Hanxin Technology 인공 지능 R&D 센터가 새로운 수준에 도달했습니다. 인공 지능 R&D 및 응용 분야에서 공식적으로 문을 열었습니다.
Hanxin Technology(837092)는 11월 18일 인공지능 R&D 센터를 공식 오픈했습니다. 이는 회사가 인공지능 R&D 및 응용 분야에서 새로운 수준에 도달했으며 인공지능 산업 발전의 빠른 길에 진입했음을 의미합니다. 회사는 이번 기회를 통해 지속적인 R&D 투자와 기술력 향상을 통해 제2의 20년이라는 원대한 목표를 달성하기 위해 계속해서 노력할 것이라고 밝혔습니다
Hanxin Technology 인공 지능 R&D 센터는 옌타이에 위치하고 있으며 산업 지능, 지능형 네트워크 연결 및 스마트 시티의 세 가지 주요 사업 분야에 중점을 두고 전국적으로 서비스를 제공하고 있습니다. 이 센터는 인공 지능 기술을 사용하여 정부 및 기업 고객을 위한 디지털 혁신과 업그레이드를 달성합니다. 센터에는 산업지능, 차량인터넷 등 다수의 R&D 연구소를 갖추고 있으며, 업계 최고의 과학자와 인공지능 엔지니어들이 모여있습니다
센터는 또한 기초 연구, 인공 지능 신기술의 응용 연구 및 개발의 중요한 임무를 수행할 수 있는 고급 실험 장비와 풍부한 소프트웨어 및 하드웨어 자원을 보유하고 있으며 다양한 단위의 과학 연구 및 기술 팀이 연구를 완료하도록 지원할 수 있습니다. 산업, 교통, 도시 건설 분야에 인공지능 기술을 적용하고, 이론적 주제를 연구하고 인공지능 결과물의 상용화를 촉진합니다.
Hanxin Technology는 R&D 센터를 바탕으로 "Hanggong Cloud" 산업용 인터넷 플랫폼을 개발 및 출시했습니다. 데이터에 따르면 이 플랫폼은 해당 지역의 대규모 인공 지능 모델을 기반으로 하는 산업용 인터넷 플랫폼으로, 새로운 AI 기술을 사용하여 기업의 디지털 변혁과 업그레이드를 지원하는 Hanxin의 능력을 반영합니다. 플랫폼은 산업 기업에 원스톱 디지털 서비스와 솔루션을 제공할 수 있으며, 산업 비전, 프로세스 최적화, 운영 최적화 등 핵심 제품을 통해 'AI+산업' 시나리오 애플리케이션을 만들고 'AI+X' 산업을 공동 구축했습니다. 에너지 생태학, 서비스에는 정밀 화학, 자동차 부품, 의료 장비, 3C 전자 및 기타 산업이 포함됩니다.
또한 차량-도로 협업 분야에서 Hanxin Technology의 R&D 팀은 많은 기술 성과가 업계 상을 수상하는 등 좋은 소식을 자주 받았습니다. "Kunpeng 생태계 기반 C-V2X 스마트 교통 애플리케이션"은 대표적인 성과 중 하나입니다. 회사는 Huawei의 Pangu AI 기본 일반 모델과 Kunpeng 생태학을 기반으로 대형 AI 차량-도로 협업 운송 모델을 개발했습니다. 대형 차량-도로 협업 운송 모델을 기반으로 홀로그램인 차량-도로 협업 클라우드 제어 플랫폼을 개발했습니다. 도로 네트워크 및 지능형 네트워크 연결 터미널 장비 및 기타 소프트웨어 및 하드웨어 제품. 자율주행과 비자율주행, 혼합주행에서의 저수준 자율주행 간의 충돌 게임 문제를 효과적으로 해결하고, 교통 효율성을 향상시키며, 교통 혼잡을 완화합니다.
인공지능은 기술 혁신의 중심지이자 산업 변혁과 업그레이드의 중요한 원동력이 되었습니다. Hanxin Technology는 앞으로 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 및 기타 분야에서 우리의 기술적 우위를 최대한 활용하여 인공지능 산업의 발전을 촉진하고 업계 최고의 인공지능 기술 플랫폼을 구축할 것이라고 밝혔습니다
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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.

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

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