히허정보, 중남대학교 컴퓨터공학부와 손잡고 AI 인재양성 이슈 탐색
최근 헤헤정보님은 중남대학교에 초청되어 컴퓨터공학부 전문가들과 산학 협력 모델 및 인공지능 기술 교류에 대해 논의했습니다. Xia Jiazhi, Central South University 컴퓨터 과학부 부학장, 컴퓨터 과학부의 Gao Jianliang 교수, Wu Wei 특별 교수, 대학원 교사 Kan Shichao, Hehe 정보 지능 혁신 부문 R&D 이사 Chang Yang 및 Dr. 지능형 플랫폼 부문의 이미지 알고리즘 전문가인 Gu Xiaomeng은 비공개 토론에 참석하여 지능형 문서 처리 및 인공 지능 이미지 보안 연구와 기술 혁신의 새로운 동향에 대해 논의하고 학교-기업의 새로운 모델을 추가로 탐색할 예정입니다. 협력
Kan Shichao는 다중 모드 대형 모델과 관련된 기술 주제를 공유하고 대형 모델 기술이 데이터 처리 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 지적했습니다. 그는 이미지 대화 데이터 생성이 관련 분야의 중요한 연구 방향이라고 생각합니다. 입력 이미지를 기반으로 여러 차례의 대화 데이터를 생성하고 생성된 데이터를 평가하는 것이 필요합니다. 생성된 다회 대화 데이터를 미세 조정하여 팀은 이미지 질문 답변 및 설명 관련 테스트 지표의 종합 능력을 최대 8.06% 향상시켰습니다
Wu Wei는 연구 주제인 "대규모 고차원 희소 데이터의 유사성 계산"에 대한 진행 상황을 공유했습니다. 그는 학계에서는 정확성에 더 많은 관심을 기울일 수 있지만 실제 운영에서 정확성을 약간 낮추면서 시간 효율성과 공간 효율성을 높일 수 있다면 매우 실용적인 적용 가치가 있을 것이라고 지적했습니다. 기술 구현 및 연구의 핵심은 시간, 정확성 및 공간 간의 균형을 유지해야 하는 응용 시나리오의 요구 사항에 있습니다
Gao Jianliang은 자동 기계 학습 연구 분야에서 Central South University의 관련 성과를 설명했습니다. 그는 “현재 딥러닝 네트워크 모델의 선택 폭이 다양한 점을 고려해 연구 과제에 적합한 모델을 선택하는 어려움을 해결하기 위해 노력하고 있다”며 “가장 적합한 네트워크 모델을 자동으로 매칭하는 자동 머신러닝 연구 결과를 제안한다”고 말했다. 특정 작업 기능과 네트워크 수준을 추출하여 모델 디버깅 시간을 줄이고 연구 효율성을 향상시킵니다.”
Xia Jiazhi는 인공지능 인재 양성의 관점에서 중앙남부대학교 컴퓨터과학과 튜링 수업의 교육 프로젝트를 소개했습니다. 그는 기업과 학교가 교육 방식을 혁신하고, 산학 통합을 달성하기 위해 협력하고, 학생들에게 실제 기업의 비즈니스 및 애플리케이션 개발에 대한 심층적인 이해를 가질 수 있도록 실습 과정과 강의실 교육을 제공할 수 있기를 희망했습니다
"헤헤 정보는 항상 대학과의 기술 교류 및 연구 구현에 큰 중요성을 부여했습니다. 남중국 공과 대학과 장기적인 과학 연구 협력 관계를 유지할 뿐만 아니라 많은 사람들과 심층적인 프로젝트 협력 및 기술 연구를 수행하고 있습니다. " 헤헤 정보지능 창양 혁신부 R&D 이사는 중남대학교에 초청되어 기술 세미나와 교류를 하게 되면서 많은 유익을 얻었다고 말했습니다. 대학 교사들의 연구 주제가 실무와 잘 결합될 수 있다고 합니다. 응용 프로그램. ㅎㅎ 정보는 항상 대학과의 기술 교류와 연구의 실제 적용을 매우 중요하게 생각합니다. 우리는 화남이공대학교와 장기적인 협력 관계를 맺고 있을 뿐만 아니라, 국내의 많은 상위 대학들과 심도 있는 프로젝트 협력 및 기술 연구를 수행하고 있습니다. Hehe 정보 지능 혁신 부문 R&D 이사인 Chang Yang은 기술 세미나 및 교류를 위해 중남대학교에 초청되어 많은 것을 얻었다고 말했습니다. 대학 교사의 연구 주제가 실제 비즈니스 응용과 잘 결합될 수 있습니다
헤헤정보는 인공지능 및 빅데이터 기술 회사로 지능형 텍스트 인식, 이미지 처리, 자연어 처리, 지식 그래프, 빅데이터 마이닝 및 기타 기술 개발 및 응용에 중점을 두고 있습니다. 당사의 관련 제품과 솔루션은 금융, 제조, 소매, 물류 등 약 30개 산업에서 성숙하게 사용되었으며, 전 세계 100개 이상의 국가 및 지역에서 수억 명의 사용자에게 서비스를 제공했습니다. 우리는 인재가 기술 발전의 핵심이라고 굳게 믿습니다. 앞으로도 헤헤정보는 우수한 대학과 협력하여 더욱 혁신적인 인재를 양성할 수 있는 체계적인 교육 시스템을 구축하겠습니다
히헤기자
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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.

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.

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.

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

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.

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

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
