오토나비, 온라인 승차공유 안전관리 역량 강화 위해 안전한 여행을 위한 대형 모델 출시
Amap은 최근 지도 빅데이터, 위치 빅데이터, 내비게이션 빅데이터, 지능형 의사결정 시스템 등 Amap의 첨단 기술을 활용하여 온라인 차량 호출 플랫폼이 안전 관리 능력을 향상시키는 안전한 여행 모델 출시를 발표했습니다.
안전한 여행 모델은 오토나비의 빅데이터 기술을 활용해 위험 식별, 위험 경고, 실시간 보호, 정상적인 거버넌스 측면에서 온라인 차량 호출 플랫폼에 대한 포괄적인 지원을 제공합니다. 안전한 여행 모델은 위험한 교통 환경, 운전 불량, 비정상적인 여정, 음주 운전 등 다양한 위험 시나리오를 식별하여 온라인 차량 공유 플랫폼에 실시간 위험 경고를 제공하고 다양한 방법을 통해 운전자에게 적시에 위험을 피하도록 상기시킬 수 있습니다. 행동 양식.
보고에 따르면 안전한 여행 모델은 100개 이상의 온라인 차량 공유 플랫폼에 성공적으로 연결되었으며 매일 천만 건 이상의 도로 안전 경고를 완료하여 운전자의 속도 제한을 18.4% 줄일 수 있습니다. 또한 온라인 카헤일링 플랫폼은 대형 모델이 형성한 운전 행동 포트레이트를 기반으로 불량 운전 습관을 자주 보이는 운전자를 체계적으로 관리하고, 매달 1,000회 이상의 운전자 교육 세션을 개최하여 운전 습관 개선을 촉구할 수 있습니다
Amap은 온라인 차량 호출 플랫폼의 안전 관리 역량을 향상시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 승객에게 다양한 안전 조치를 제공합니다. 이러한 조치에는 110개의 원클릭 알람, 비상 연락처, 일정 공유, IVR 안내 및 기타 실시간 보호 기능은 물론 완전히 업그레이드된 "Fare Bodyguard"가 포함됩니다.
"Fare Bodyguard"는 AutoNavi의 서비스 약속인 "Dare to sit to sit"입니다. 감히 지불할 수 있다"는 실시간 에스코트, 2차 처리, 사전 보상 등 다양한 보장을 사용자에게 제공하는 중요한 업그레이드입니다. 비정상적인 요금이 포함된 주문을 지능적으로 식별하고 자동으로 차단하며, 온라인 차량호출 플랫폼을 동기화하여 운전자가 요금을 검토하도록 유도하고, 승객보다 먼저 불합리한 요금을 발견하고 자동으로 할인해 줍니다. 승객이 스스로 요금 관련 질문을 발견하고 Amap 앱에서 피드백을 제공하면 Fare Bodyguard는 몇 초 안에 판단을 내리고, 불합리한 요금을 몇 초 안에 보상하며, 정상 요금이 부과되는 주문에 대해 몇 초 안에 수수료 설명을 제공할 수 있습니다.
보도에 따르면, AutoNavi는 이제 요금 문제의 90%를 몇 초 안에 처리할 수 있게 되었으며, 36시간 이내에 사전 보상을 약속합니다. 이를 통해 Amap은 업계 최고의 위치를 차지하게 되었습니다. 상대적으로 복잡한 운임 문제를 적시에 처리할 수 있도록 오토나비는 모든 운임 문제를 36시간 이내에 처리 완료할 것을 약속합니다. 처리 시간이 초과되면 책임자에 관계없이 사전에 보상금이 지급됩니다.
사용자의 여행 안전을 보장하기 위한 Amap의 노력은 인정받을 가치가 있습니다. 이는 또한 온라인 승차 공유 산업 전체가 안전 관리에 더 많은 관심을 기울이고 강화하여 사용자에게 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 여행 서비스를 제공하게 될 것이라고 믿습니다.
위 내용은 오토나비, 온라인 승차공유 안전관리 역량 강화 위해 안전한 여행을 위한 대형 모델 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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5월 30일, Tencent는 Hunyuan 모델의 포괄적인 업그레이드를 발표했습니다. Hunyuan 모델을 기반으로 하는 앱 "Tencent Yuanbao"가 공식 출시되었으며 Apple 및 Android 앱 스토어에서 다운로드할 수 있습니다. 이전 테스트 단계의 Hunyuan 애플릿 버전과 비교하여 Tencent Yuanbao는 일상 생활 시나리오를 위한 작업 효율성 시나리오를 위한 AI 검색, AI 요약 및 AI 작성과 같은 핵심 기능을 제공하며 Yuanbao의 게임 플레이도 더욱 풍부해지고 다양한 기능을 제공합니다. , 개인 에이전트 생성과 같은 새로운 게임 플레이 방법이 추가됩니다. Tencent Cloud 부사장이자 Tencent Hunyuan 대형 모델 책임자인 Liu Yuhong은 "Tencent는 먼저 대형 모델을 만들기 위해 노력하지 않을 것입니다."라고 말했습니다. Tencent Hunyuan 대형 모델 비즈니스 시나리오에서 풍부하고 방대한 폴란드 기술을 활용하면서 사용자의 실제 요구 사항에 대한 통찰력을 얻습니다.

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.

1. 배경 소개 먼저 Yunwen Technology의 발전 역사를 소개하겠습니다. Yunwen Technology Company...2023년은 대형 모델이 유행하는 시기입니다. 많은 기업에서는 대형 모델 이후 그래프의 중요성이 크게 감소했으며 이전에 연구된 사전 설정 정보 시스템이 더 이상 중요하지 않다고 생각합니다. 그러나 RAG의 홍보와 데이터 거버넌스의 확산으로 우리는 보다 효율적인 데이터 거버넌스와 고품질 데이터가 민영화된 대형 모델의 효율성을 향상시키는 중요한 전제 조건이라는 것을 알게 되었습니다. 따라서 점점 더 많은 기업이 주목하기 시작했습니다. 지식 구축 관련 콘텐츠에 이는 또한 탐구할 수 있는 많은 기술과 방법이 있는 더 높은 수준으로 지식의 구성 및 처리를 촉진합니다. 신기술의 출현이 기존 기술을 모두 패배시키는 것이 아니라, 신기술과 기존 기술을 통합할 수도 있음을 알 수 있습니다.

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

6월 13일 뉴스에 따르면 Byte의 'Volcano Engine' 공개 계정에 따르면 Xiaomi의 인공 지능 비서인 'Xiao Ai'가 Volcano Engine과 협력을 이루었습니다. 두 당사자는 beanbao 대형 모델을 기반으로 보다 지능적인 AI 상호 작용 경험을 달성할 것입니다. . ByteDance가 만든 대형 빈바오 모델은 매일 최대 1,200억 개의 텍스트 토큰을 효율적으로 처리하고 3,000만 개의 콘텐츠를 생성할 수 있는 것으로 알려졌습니다. Xiaomi는 Doubao 대형 모델을 사용하여 자체 모델의 학습 및 추론 능력을 향상시키고 사용자 요구를 보다 정확하게 파악할 뿐만 아니라 보다 빠른 응답 속도와 보다 포괄적인 콘텐츠 서비스를 제공하는 새로운 "Xiao Ai Classmate"를 만들었습니다. 예를 들어, 사용자가 복잡한 과학 개념에 대해 질문하면 &ldq
