주요 통찰: 2024년까지의 인공지능 예측은 주목할 가치가 있습니다
2024년을 맞이하면서 인공지능(AI)의 발전은 변화하는 트렌드와 혁신을 가져올 것입니다. 2024년 인공지능 세계에서 주목해야 할 핵심 통찰은 다음과 같습니다
2024 인공지능 예측: 주목해야 할 핵심 통찰
1. AI 하드웨어의 거대한 도약
연구원과 엔지니어 양자컴퓨팅에 대해 더 깊이 파고들면 인공지능 하드웨어의 역량이 크게 비약될 것으로 예상된다. 양자 프로세서의 통합은 인공지능 컴퓨팅의 속도와 효율성을 혁신하고 기계 학습 및 데이터 처리의 새로운 영역을 열 것으로 예상됩니다.
2. 윤리적 인공지능이 주목받고 있습니다
인공지능 응용이 우리 삶의 모든 면에 파고들면서 인공지능의 윤리적 실천에 대한 사람들의 관심도 높아지고 있습니다. 2024년까지 책임 있는 AI 개발에 대한 관심이 높아지고 AI 알고리즘의 편견, 투명성, 책임성을 해결하기 위한 노력이 강화될 것입니다. 윤리적 고려사항은 AI 정책 및 규정을 형성하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
3. 헬스케어 분야 인공지능의 부상
예측 분석, 맞춤형 의료, 진단 기술의 발전으로 헬스케어 산업은 인공지능의 대대적인 도입을 이끌 것입니다. AI 기반 솔루션은 환자 치료를 개선하고 병원 운영을 최적화하며 의학 연구의 혁신에 기여할 것을 약속합니다.
4. 인공지능의 민주화를 달성하세요
2024년에는 인공지능 도구와 기술의 민주화가 가속화될 것입니다. 사용자 친화적인 인터페이스, 사전 구축된 모델, 접근 가능한 AI 플랫폼을 통해 전통적인 기술 분야 이외의 산업과 개인은 다양한 애플리케이션에 AI의 힘을 활용할 것입니다. 이러한 추세는 인공지능을 다양한 분야에 보다 포괄적이고 적용 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다.
5. 강화학습의 발전
강화학습의 지속적인 발전으로 인공지능 시스템은 더욱 복잡한 자율적 의사결정 능력을 갖게 될 것입니다. 강화 학습 알고리즘이 동적 환경에 대한 학습 및 적응에 더욱 능숙해짐에 따라 로봇 공학, 게임 및 복잡한 제어 시스템과 같은 분야에서 획기적인 발전이 이루어질 것이라고 믿을 이유가 있습니다.
6. 인공 지능 기반 사이버 보안
인터넷 우주 위협이 지속적으로 증가함에 따라 인공 지능은 네트워크 보안 방어를 강화하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 인공지능 기반 위협 탐지, 이상 식별 및 예측 분석은 사이버 보안 전략의 필수적인 부분이 되어 끊임없이 변화하는 사이버 위협에 선제적으로 대응할 것입니다.
대화형 인공 지능의 개발 역사
2024년은 대혁명을 가져올 것입니다. 챗봇과 가상 비서가 포함된 대화형 인공 지능. AI는 자연어 처리, 상황별 이해 및 감성 지능 응답 기능을 향상함으로써 보다 원활하고 인간적인 상호 작용을 가능하게 하여 고객 서비스와 사용자 경험을 변화시킬 것입니다
8. 기후 과학의 인공 지능
글로벌 과제를 해결하기 위해 인공 지능은 대규모 데이터 세트를 분석하고, 기후 패턴을 예측하고, 지속 가능한 관행을 지원함으로써 기후 과학을 연구합니다. 에너지 소비 최적화부터 환경 연구 지원까지, 기후 변화의 영향을 완화하는 데 있어서 인공 지능의 역할이 더욱 중요해질 것입니다
9. 인공 지능이 주도하는 창의성
인공 지능과 창의성의 결합은 예술, 디자인 및 새로운 가능성을 열어줍니다. 콘텐츠 제작 가능성. 인공지능 알고리즘은 음악, 미술, 문학 작품을 창작할 수 있는 능력을 갖고 있으며, 인간 창작자들과 협력하여 혁신적인 표현에 영감을 주고 전통적으로 '창의적'이라고 여겨지는 경계를 무너뜨립니다.
10 인공지능 기술을 계속해서 적극적으로 적용해 보세요. 비즈니스 분야
업계 전반의 기업은 의사 결정, 프로세스 자동화 및 경쟁 우위를 강화하기 위해 계속해서 인공 지능을 운영에 통합할 것입니다. 예측 금융 분석부터 공급망 최적화까지 AI 애플리케이션은 기업 효율성과 혁신을 주도할 것입니다.
우리가 2024년 AI 환경의 복잡성과 씨름하면서 이러한 통찰력을 통해 AI가 곧 취할 혁신적인 여정을 엿볼 수 있습니다. . 한 해 동안 우리는 다양한 분야에서 획기적인 발전, 윤리적 고려 사항 및 인공 지능의 광범위한 영향을 보게 될 것입니다.
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
