Huang Wei와 Yunzhisheng은 '2023년 인공지능 연간 선정'에 성공적으로 선정되어 두 개의 영예를 얻었습니다.
12월 14일, Qubit이 주최한 MEET2024 지능형 미래 컨퍼런스에서 '2023년 인공지능 연간 선정' 결과가 공식 발표되었습니다. 뛰어난 인공 지능 기술 혁신과 실제 적용 능력을 갖춘 Yunzhisheng은 '2023년 인공 지능 연간 선도 기업 TOP50' 목록에 성공적으로 선정되었습니다. 동시에 Yunzhisheng의 창립자이자 CEO인 Huang Wei는 뛰어난 통찰력, 창의성 및 리더십으로 "2023년 인공지능 연간 TOP30 영향력 있는 인물" 목록에도 포함되었습니다
인공 지능 및 최첨단 기술 분야에서 중국의 유명한 뉴미디어인 Qubit이 발표한 목록은 업계에서 중요한 지침이 됩니다. 이번 '2023년 인공지능 연간 셀렉션'은 기업, 개인, 제품/솔루션 3가지 차원으로 나누어 진행된다. 지난 3개월 동안 큐비츠는 수백 개의 인공지능 기업에 대한 심층적인 조사와 수십 명의 유명 업계 전문가들의 의견을 결합해 실제 데이터를 바탕으로 최종적으로 50개 선도 기업과 20개 선도 기업을 선정했다. 스타트업, 30명의 리더, 10가지 뛰어난 제품, 10가지 뛰어난 솔루션
2023 인공지능 연간 선도기업 TOP50
'2023 인공지능 연간 선도 기업 TOP50' 목록에는 핵심 기술, 유망 자본, 고객 신뢰, 상업적 성공을 갖춘 50개 기업이 있습니다. 이들은 기술적으로 중국 AI 분야의 중추이며, 기초 산업을 선도합니다. 모델, AI 컴퓨팅, 구체화된 지능, 공간 컴퓨팅, 멀티모달 상호작용 등 최신 트렌드를 시나리오 측면에서 다루며, AIGC, 자율주행, 지능형 단말기, 금융, 전자상거래 등 현재 주류인 AI 응용 분야를 다룬다. , 물류, 보안, 콘텐츠 커뮤니티입니다. 이 목록에는 게임에 일찍 뛰어들어 막대한 영향력을 행사하는 업계 거대 기업은 물론, 수직 트랙에서 눈에 띄는 성과를 거둔 선도적인 대표 기업도 포함됩니다. 윤지성(雲智聖)도 그 중 한 명이다.
중국 인공 지능 산업의 선구자로서 Yunzhisheng은 기술 중심을 핵심으로 고수하고 업계의 문제점을 계속해서 깊이 파고 들고 업계 요구 사항을 이해하며 실제 시나리오에 인공 지능 기술을 계속 합리적으로 적용하여 인공 지능을 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지능은 모든 계층에 도움이 됩니다. 이러한 초심에서 올해 5월 Yunzhisheng은 산과 바다의 대형 모델을 출시하여 대형 모델 분야의 새로운 장을 열었습니다
Yunzhisheng은 Shanhai 모델을 사용하여 지식 관리, 교육, 차량 및 운송과 같은 세분화된 시나리오를 다루는 스마트 IoT 분야를 위한 산업 솔루션을 제공합니다. 지식 관리 측면에서 Yunzhisheng의 KMS 시스템은 독점 지식을 관리, 공유 및 적용할 수 있어 기업의 모델 업그레이드를 "지식 비용"에서 "지식 자본"으로 촉진할 수 있습니다. 교육 시나리오의 경우 Yunzhisheng은 Shanhai 대형 모델을 사용하여 발음 안내, 문법 교정, 대화 생성 등 3단계 교정을 구현하여 영어 학습자의 말하기 능력 향상을 돕습니다. 스마트 차량 시나리오에서 Yunzhisheng은 Shanhai 모델을 사용하여 사용자 요구 사항을 깊이 이해하고 원스톱 음성 상호 작용 솔루션을 제공하여 이상적인 인간-차량 상호 작용 경험을 달성합니다. 스마트 교통 시나리오에서 Yunzhisheng은 산과 바다의 대형 모델을 사용하여 보다 인간적인 스마트 고객 서비스를 창출하여 승객에게 더 빠르고 편리한 여행 경험을 제공합니다
스마트 의료 분야를 목표로 하는 Yunzhisheng은 과거 데이터와 경험 축적을 결합하고 Shanhai 모델을 기반으로 외래 환자 의료 기록 생성 시스템, 수술 기록 작성 보조 및 상업 보험 지능형 청구 시스템의 세 가지 의료 제품 애플리케이션을 출시하여 계속해서 스마트 의료를 선도하고 있습니다. 의료 혁신과 발전
2023 인공지능 연간 인플루언서 TOP30
기술 트렌드는 본질적으로 '사람'의 홍보와 불가분의 관계에 있는 급격한 변화를 겪고 있습니다. 이번 특별한 해에는 업계에 많은 신인과 베테랑이 참여해 중국의 AI 상용화 과정에 지대한 영향을 미치고, '2023년 인공지능 분야 올해의 영향력 있는 30인' AI 영웅 목록에 흥미를 더한다. 그중 일부는 학계에서 잘 알려져 있으며 중국의 AI 비즈니스 환경에 영향을 미치는 하드 코어 기술 경험을 가져왔고, 일부는 비즈니스 시장을 지배하고 정확한 통찰력으로 경쟁력의 기반을 지속적으로 심화하도록 팀을 이끌고 있습니다.
Yunzhisheng의 리더인 Huang Wei는 중국 과학 기술 대학을 졸업했으며 인공 지능 음성 및 의미 관련 기술 연구에 참여한 중국 최초의 연구자 중 한 명입니다. 그는 Motorola China Research Center의 선임 연구원과 Shanda Innovation Institute의 Voice Branch 학장을 역임했습니다. 이 기간 동안 팀을 이끌어 국립표준기술원 화자 인식 평가에 3년 연속 참여해 세계 1위를 달성했다
대형 모델의 붐 속에서 Huang Wei는 예리한 전략적 비전으로 팀을 이끌고 새로운 기술의 물결을 시작했습니다. 올해 5월에는 스마트 IoT와 스마트 의료라는 두 분야에 중점을 두고 끊임없이 새로운 상용화 경로를 모색하는 Shanhai 모델을 공식 출시했습니다. 지금까지 Yunzhisheng의 대형 산과 바다 모델은 스마트 의료, 스마트 정부 업무, 스마트 철도 운송 및 스마트 차량과 같은 시나리오에서 성공적으로 사용되었습니다. 이 대형 모델을 기반으로 한 시나리오 애플리케이션은 지속적으로 풍부해지고 확장되고 있습니다. 그리고 그 상업적 가치도 더 많은 사람들에게 인정받고 있다는 것은 황웨이의 뛰어난 판단력과 창의성, 리더십을 충분히 보여주는 것입니다
황웨이와 그의 팀이 인공지능 분야에서 공로를 인정받은 가운데, 윤지성이 2023년 선발자로 선정된 것은 그들의 인정일 뿐만 아니라 앞으로의 발전 가능성에 대한 기대이기도 하다. 앞으로도 Yunzhisheng은 인공 지능 기술 개발을 지속적으로 촉진하고 업계에 뿌리를 내릴 것입니다. 다른 동료들과 협력하여 중국 내 인공 지능 상용화를 위한 더욱 흥미로운 청사진을 만드세요
위 내용은 Huang Wei와 Yunzhisheng은 '2023년 인공지능 연간 선정'에 성공적으로 선정되어 두 개의 영예를 얻었습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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

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

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