Deepin 운영 체제는 대규모 모델에 대한 액세스를 발표했으며 여러 자체 개발 응용 프로그램은 지능적인 업그레이드가 가능합니다.
Deepin은 9월 21일 메시지를 발표하여 deepin이 대규모 모델 기능에 대한 액세스를 달성했으며 자체 개발한 여러 응용 프로그램 소프트웨어도 지능형 업그레이드를 달성했다고 발표했습니다.
Tongxin Software의 수석 차장 겸 CTO Zhang Lei는 다음과 같이 말했습니다. 현재 UOS AI는 국내외 주류 대형 모델에 대한 기능 액세스를 달성했으며 Deepin의 AI 기본 공개 기능에 캡슐화되었습니다. 동시에 점차적으로 제3자 애플리케이션에 UOS AI 소스를 공개할 예정입니다. 더 많은 애플리케이션 deepin에서 직접 대형 모델을 호출할 수 있습니다.
AI 기능 구현 측면에서deepin은 사용자가 일반적으로 사용하는 세 가지 주요 애플리케이션인 지능형 글로벌 검색, 이메일, 브라우저를 선택했으며 AI 기능을 최초로 활성화했습니다.
지능형 글로벌 검색지능형 글로벌 검색은자연어 검색, 이미지 콘텐츠 검색, 문서 콘텐츠 검색 세 가지 핵심 기능을 지원합니다. "원클릭 검색, 원클릭 직접 접속"을 실현할 수 있는 편리한 경험
키워드 파일명 검색, 파일 콘텐츠 검색, 이미지 OCR 검색, 시간 범위 검색 등 모두 가능합니다. 지능형 글로벌 검색 지원새로운 사서함 경험사서함은 일상 업무의 중요한 부분입니다. 가장 일반적이고 일반적으로 사용되는 소프트웨어 중 하나입니다. 일반적으로 우리는 쓰기 사양과 레이아웃 디자인을 확인하는 데 많은 시간을 소비하지만 이러한 요구 사항은 필요할 수 있습니다. UOS AI를 통해 빠르게 만나 사용자의 업무 효율성과 품질을 크게 향상시킵니다
예를 들어, 이메일 제목만 입력하면 UOS AI가 귀하가 참석할 수 없는 경우 참고할 수 있도록 내용을 출력합니다. 이메일을 작성할 때 주제를 정하면 UOS AI가 요약하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이미 작성한 내용에 관심이 있다면 이메일 내용이 만족스럽지 않으면 UOS AI에 맡겨서 다듬는 데 도움을 받을 수 있습니다. ... 더 지능적인 기능이 여러분의 경험을 기다리고 있습니다 새로운 브라우저 게임 플레이이제부터 검색 대신 질문을 사용하여 탐색 및 학습을 경험할 수 있습니다!
현재 브라우저 인공 지능에는 세 가지 뛰어난 기능이 있습니다.
채팅 Q&A:
오른쪽의 고정 채팅 상자는 사용자에게 Q&A 채팅 서비스를 제공합니다.
- 빠른 플로팅 창: 웹 페이지에 AI 바로가기 플로팅 창을 제공하여 AI 번역, AI 요약, AI 재작성 및 기타 콘텐츠 처리 기능을 동시에 지원합니다. -바로가기 플로팅 창에 정의된 프롬프트 단어
- 사용자 정의 프롬프트 단어: 프롬프트 단어를 사용자 정의하는 기능을 제공하고 사용자 정의 프롬프트 단어를 지원하며 개인화 기능이 구현되었습니다. 보고서에 따르면 대형 모델에 대한 액세스가 가능합니다. 더 많은 가능성을 제공하고 운영 체제는 사용자 행동을 더 잘 이해하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
- 우선, 일반 대형 모델은 강력한 언어 이해 및 처리 기능을 통해 더 많은 애플리케이션 시나리오를 탐색할 수 있습니다.
두 번째로, 미래에는 각 사용자가 운영 체제에서 실행되는 전용 AI 보조자를 갖게 될 것입니다. 앞으로 AI는 운영 체제의 기본 기능 중 하나가 될 것입니다. 파트너는 운영 체제에서 제공하는 AI 기능을 직접 호출하여 플랫폼의 가치를 공개할 수 있습니다.
위 내용은 Deepin 운영 체제는 대규모 모델에 대한 액세스를 발표했으며 여러 자체 개발 응용 프로그램은 지능적인 업그레이드가 가능합니다.의 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.
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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.
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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.
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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.
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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
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
