iFlytek의 Spark 기술 혁신은 인공 지능 분야의 다양한 역량을 선도합니다
급격하게 발전하는 디지털 시대, 강력한 컴퓨팅 능력과 지능적인 의사결정 능력을 갖춘 인공지능 대형 모델은 글로벌 규모의 기술 및 비즈니스 혁신의 물결을 선도하며 우리의 삶과 산업을 빠른 속도로 변화시키고 있습니다. iFlytek의 Spark Cognitive Large Model로 대표되는 이 모델은 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 기술을 사용하여 인간의 사고 과정과 의사 결정 방법을 시뮬레이션하여 기업과 개인에게 전례 없는 솔루션과 적용 기회를 제공합니다
스파크 인지 모델(Spark Cognitive Model)은 사용자에게 지능적이고 편리한 서비스를 제공하는 것을 목표로 하는 아이플라이텍(iFlytek)이 출시한 인공지능 제품입니다. 음성 인식, 자연어 처리, 지식 그래프 등 다양한 고급 기술을 통합하여 다양한 시나리오에서 사용자 요구에 대한 정확한 이해와 효율적인 대응을 달성합니다.
현재 중국에는 수천 개의 대형 모델이 등장했습니다. MIT 테크놀로지 리뷰가 최근 발표한 대형 모델 평가 보고서에 따르면 아이플라이텍 스파크는 6개 부문에서 1위를 차지하며 국내에서 가장 스마트한 대형 모델로 알려져 있다. 이 리뷰에는 Baidu의 Wen Xinyiyan, SenseTime의 Discussion 및 Alibaba의 Tongyi Qianwen
을 포함한 다른 참가자도 있습니다.이 평가에는 언어 전문화, 수학 전문화, 종합 과학, 종합 교양, 논리적 사고, 프로그래밍 능력, 종합 지식 및 보안이라는 8가지 1단계 항목이 포함됩니다. 이러한 1차 수준 범주는 126개의 2차 수준 분류와 290개의 3차 수준 레이블로 나뉩니다. 전체 평가 세트에는 총 600개의 질문이 있습니다. 정량적, 정성적 평가와 테스트를 모두 고려하기 위해 '단일 선택형', '객관식', '빈칸 채우기', '단답형'의 4가지 유형의 문항을 구성하여 총 145문항으로 구성하였습니다. 138문항, 136문항, 181문항입니다. 대형모델 평가시스템은 국내 대형모델의 지능을 객관적으로 평가하기 위해 블라인드 평가방식을 채택하고 있습니다
위 결과에 따르면, iFlytek Spark는 프로그래밍 능력, 종합 과학, 논리적 사고, 수학 전문화, 언어 전문화 및 종합 지식의 6가지 1급 범주에서 1위를 차지했으며 좋은 성적을 거두었습니다. 코드 생성, 수학적 능력, 과학 및 논리 분야에서 명백한 이점을 가지고 있으며 이번에는 "가장 똑똑한 과학 학생"으로 불립니다.
iFlytek Spark는 위 기능을 기반으로 어시스턴트 생성 기능을 열었습니다. 사용자는 간단한 명령 모드를 통해 전용 스마트 어시스턴트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 올해 6월 출시 이후 6,000개 이상의 개발자 팀을 유치하고 10,000개 이상의 Spark Assistant를 만들었습니다. 사용자는 개인적인 필요에 따라 구조화된 지침, 개인 도메인 지식 기반, 웹 애플리케이션, API 및 기타 기능을 사용하여 창작, 마케팅, 프로그래밍, 학습 및 여행과 같은 시나리오에서 다양한 개인적 요구를 실현할 수 있습니다.
미래는 AI를 마스터하는 새로운 인간의 것입니다! iFlytek Spark의 사명은 모든 산업과 개인이 대형 모델 시대가 가져온 배당금을 즐기고 생산성을 해방하며 상상력을 발휘할 수 있도록 하는 것입니다!
위 내용은 iFlytek의 Spark 기술 혁신은 인공 지능 분야의 다양한 역량을 선도합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
