lokasi sekarang:Rumah > Artikel teknikal > Peranti teknologi > AI
- Arah:
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan:
-
- Xiaohongshu membuat ejen pintar bergaduh! Dilancarkan bersama dengan Universiti Fudan untuk melancarkan alat sembang kumpulan eksklusif untuk model besar
- Bahasa bukan sahaja timbunan perkataan, tetapi juga karnival emotikon, lautan meme, dan medan perang untuk pahlawan papan kekunci (eh? Apa yang salah?). Bagaimanakah bahasa membentuk tingkah laku sosial kita? Bagaimanakah struktur sosial kita berkembang melalui komunikasi lisan yang berterusan? Baru-baru ini, penyelidik dari Universiti Fudan dan Xiaohongshu menjalankan perbincangan mendalam tentang isu ini dengan memperkenalkan platform simulasi yang dipanggil AgentGroupChat. Fungsi sembang kumpulan media sosial seperti WhatsApp adalah inspirasi untuk platform AgentGroupChat. Pada platform AgentGroupChat, Ejen boleh mensimulasikan pelbagai senario sembang dalam kumpulan sosial untuk membantu penyelidik memahami dengan mendalam kesan bahasa terhadap tingkah laku manusia. sepatutnya
- AI 1157 2024-04-30 18:40:23
-
- Versi GitHub Devin adalah dalam talian, anda boleh membangunkan aplikasi jika anda boleh menaip, Ketua Pegawai Eksekutif Microsoft: Tentukan Semula IDE
- "Versi GitHub Devin" Microsoft - Copilot WorkSpace, akhirnya dalam talian! WorkSpace ialah persekitaran pembangunan "Copilot native" baharu yang bertujuan untuk membenarkan semua pembangun menggunakan bahasa semula jadi untuk mengubah idea dalam fikiran mereka menjadi aplikasi. Dalam erti kata lain, selagi anda mempunyai idea dan boleh menaip, anda boleh melibatkan diri dalam pembangunan perisian. Aliran kerja bahasa semula jadi WorkSpace juga telah memenangi gelaran "versi GitHub Devin" yang dianugerahkan oleh netizen. Ketua Pegawai Eksekutif GitHub Domke berkata bahawa WorkSpace telah mengatasi fungsi asal Copilot dan akan mentakrifkan semula pengalaman pembangun. Ketua Pegawai Eksekutif Microsoft Nadella juga menyebut lagi
- AI 546 2024-04-30 17:55:24
-
- Cara memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam perkhidmatan web
- Mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan ke dalam pelbagai produk telah menjadi pengubah permainan, terutamanya dalam sistem perkhidmatan rangkaian. Takrifan kecerdasan buatan telah berkembang untuk memasukkan heuristik dan kebarangkalian dalam kod pengaturcaraan, membuka jalan untuk pemprosesan data yang lebih cekap dan keupayaan menyelesaikan masalah. Pasaran pembelajaran mesin (ML) berkembang pesat di seluruh dunia. Pada 2022, ia akan bernilai kira-kira $19.2 bilion. Pakar meramalkan bahawa jumlah ini akan melonjak kepada $225.91 bilion menjelang 2030. Artikel ini menyelidiki kesan mendalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (ML) pada perkhidmatan web, mendedahkan cara ia merevolusikan cara kami memproses sejumlah besar data. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi pembelajaran mesin telah membuat penemuan besar dalam pelbagai bidang, terutamanya dalam pemprosesan data
- AI 783 2024-04-30 17:50:01
-
- Apakah potensi kecerdasan buatan kuantum?
- Dalam pasir yang berubah-ubah kecerdasan buatan (AI), seekor burung phoenix telah bangkit daripada abu, membawa kepada era baharu kecerdasan pengiraan—penyatuan fizik kuantum dan sihir pengiraan. Perhatian, pembaca, adalah kelahiran kecerdasan buatan kuantum, penumpuan zaman yang akan mentakrifkan semula trajektori kemajuan teknologi seperti yang kita ketahui. Memahami AI Kuantum: Perkahwinan Mekanik Kuantum dan Kepintaran Buatan Pada dasarnya, AI kuantum adalah seperti tarian antara alam halus fizik kuantum dan simfoni pengiraan kecerdasan buatan, serupa dengan pencarian antara yang misteri dan algoritma. Tidak seperti komputer konvensional yang goyah pada laluan binari mereka, AI kuantum boleh berputar dengan anggun di peringkat kuantum, menggunakan daya tarikan misteri qubit atau qubit. Organisma misteri ini mengingatkan kucing
- AI 451 2024-04-30 17:49:13
-
- Pembinaan semula terbesar dalam sejarah 25km²! NeRF-XL: Penggunaan latihan bersama berbilang kad yang sangat berkesan!
- Tajuk asal: NeRF-XL: ScalingNeRFswithMultipleGPUs Pautan kertas: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/assets/nerfxl.pdf Pautan projek: https://research.nvidia.com/labs/toronto -ai/nerfxl/Penggabungan pengarang: NVIDIA University of California, Berkeley Idea kertas: Kertas kerja ini mencadangkan NeRF-XL, kaedah berprinsip untuk memperuntukkan medan sinar saraf di antara berbilang unit pemprosesan grafik (GPU) ( NeRF)
- AI 947 2024-04-30 16:50:14
-
- WizardLM-2, yang 'sangat hampir dengan GPT-4', telah ditarik balik dengan segera oleh Microsoft.
- Beberapa ketika dahulu, Microsoft membuat kesilapan sendiri: WizardLM-2 yang bersumberkan terbuka, dan kemudian menarik baliknya dengan bersih tidak lama kemudian. Maklumat keluaran yang boleh ditanya pada masa ini untuk WizardLM-2, model besar sumber terbuka "benar-benar setanding dengan GPT-4" dengan prestasi yang dipertingkatkan dalam sembang kompleks, berbilang bahasa, inferens dan agensi. Siri ini termasuk tiga model: WizardLM-28x22B, WizardLM-270B dan WizardLM-27B. Antaranya: WizardLM-28x22B ialah model paling maju dan LLM sumber terbuka terbaik selepas penilaian dalaman untuk tugasan yang sangat kompleks. WizardLM-270B mempunyai keupayaan penaakulan peringkat atas dan merupakan pilihan pertama skala yang sama;
- AI 519 2024-04-30 16:40:12
-
- Pasukan Python belum lagi dibubarkan, dan Google sedang mengambil tindakan terhadap Flutter dan Dart sekali lagi
- Minggu lalu, berita bahawa "Google memecat pasukan asas Pythonnya" mencetuskan perbincangan hangat. "Satu kemas kini daripada Thomas Wouters, ahli Jawatankuasa Pemandu Python Google, mengejutkan semua orang: "Apabila semua orang yang anda bekerjasama secara langsung, termasuk penyelia anda, diberhentikan — oh, jawatan sedang dipotong, dan anda diminta menjadualkan Penggantian mereka telah diupah, dan orang-orang ini diberitahu untuk memegang jawatan yang sama di negara yang berbeza, tetapi mereka tidak berpuas hati mengenainya "Semasa orang ramai membincangkan sebab Google untuk memberhentikan pasukan Python, Google sekali sekali lagi menyebarkan berita tentang "memberhentikan pekerja dalam pasukan utama seperti Flutter, Dart, Python, dll." Menurut media asing TechCrunch, Google mengesahkan
- AI 1229 2024-04-30 16:01:28
-
- Kepentingan AI Sumber Terbuka pada 2024
- Permintaan untuk AI sumber terbuka akan terus berkembang hingga 2024. AI sumber terbuka membolehkan pembangun mengakses dan membina kerja masing-masing, membolehkan kerjasama, ketelusan dan inovasi dalam bidang. Ini mempercepatkan pembangunan teknologi AI, meningkatkan kebolehcapaian dan mendemokrasikan keupayaan AI. Mari kita bincangkan secara ringkas kepentingan AI sumber terbuka. Berikut ialah beberapa perkara penting tentang kepentingan AI sumber terbuka pada tahun 2024: Kerjasama: AI sumber terbuka menggalakkan kerjasama dalam kalangan pembangun, penyelidik dan organisasi untuk berkongsi pengetahuan dan sumber, dengan itu mempercepatkan kemajuan dalam bidang tersebut. Dengan berkongsi algoritma, model dan alatan secara terbuka, kadar inovasi akan dipercepatkan apabila minda kolektif global dikekalkan yang membantu memperhalusi dan memajukan keupayaan AI. Ketelusan: Hidup
- AI 887 2024-04-30 09:07:22
-
- Model multi-modal Kongres Rakyat Kebangsaan bergerak ke arah AGI: ia merealisasikan pengemaskinian bebas buat kali pertama, dan penjanaan video foto mengatasi Sora
- Di Forum Selari Kecerdasan Buatan Am Zhongguancun yang diadakan pada 27 April, Sophon Engine, sebuah syarikat permulaan yang bergabung dengan Universiti Renmin China, mengeluarkan model besar berbilang modal baru Awaker 1.0, mengambil langkah penting ke arah AGI. Berbanding dengan model jujukan ChatImg generasi sebelumnya bagi enjin Sophon, Awaker 1.0 menggunakan seni bina MOE baharu dan mempunyai keupayaan untuk mengemas kini secara bebas Ia merupakan model besar berbilang modal pertama dalam industri yang mencapai kemas kini bebas "sebenar". Dari segi penjanaan visual, Awaker 1.0 menggunakan asas penjanaan video yang dibangunkan sepenuhnya VDT, yang mencapai hasil yang lebih baik daripada Sora dalam penjanaan video foto, memecahkan kesukaran "batu terakhir" untuk mendarat model besar. Awaker1.0 ialah
- AI 1107 2024-04-30 08:13:07
-
- Sebulan selepas persidangan GTC, API Awan Omniverse Nvidia sedang dilaksanakan dengan pantas
- Pada persidangan GTC tahun ini, Nvidia mengumumkan bahawa ia telah menggunakan teknologi seperti AI berfungsi generatif untuk membina metaverse terkemuka industri, kembar digital industri dan sistem perisian latihan robot. Berdasarkan platform simulasi dan kerjasama masa nyata NVIDIA Omniverse. Dengan pelancaran API OmniverseCloud, alatan untuk mensimulasikan persekitaran dunia sebenar telah meluaskan liputannya dan kini digunakan oleh banyak syarikat untuk mencipta aplikasi dan aliran kerja berkembar digital industri. Pada bulan Mac, sejumlah lima antara muka pengaturcaraan aplikasi OmniverseCloud baharu telah diperkenalkan, membolehkan pembangun menyepadukan teknologi teras Omniverse dengan mudah terus ke dalam aplikasi perisian reka bentuk dan automasi sedia ada untuk kembar digital, atau untuk menguji dan mengesahkan robot atau daripada
- AI 551 2024-04-30 08:10:22
-
- Daripada reka bentuk bahan dan sintesis kepada inovasi pemangkin dan neutraliti karbon, pasukan Tsinghua Wang Xiaonan meneroka sempadan dan pelaksanaan 'bahan AI+'
- Pengarang |. Editor Wang Xiaonan dari Universiti Tsinghua |. Daripada storan tenaga kepada teknologi maklumat kepada bioperubatan, reka bentuk, sintesis dan pencirian kefungsian bahan-bahan inovatif adalah asas kejayaan dalam bidang ini. Penyelidikan dan pembangunan bahan baharu telah menunjukkan trend kejayaan dalam banyak bidang. Dari segi penyimpanan tenaga, penyelidik sedang berusaha untuk membangunkan bahan bateri yang lebih cekap dan selamat untuk memenuhi keperluan penyimpanan tenaga boleh diperbaharui. Pada masa yang sama, kemajuan teknologi maklumat juga telah mendorong saintis bahan untuk mengikuti kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan (AI) Aplikasinya dalam penyelidikan bahan baharu telah membuka paradigma penyelidikan baharu dan menjadi tenaga produktif baharu yang mengatasi tradisional model R&D. istimewa
- AI 1461 2024-04-29 21:19:01
-
- Cabaran Elit Perisian Huawei telah berjaya diadakan selama sepuluh kali, dan lebih daripada 2,000 elit perisian telah menyertai Huawei
- Pada 28 April 2024, acara anugerah dan majlis anugerah global Huawei Software Elite Challenge 2024-"Planck Project" ke-10 telah berakhir dengan jayanya. Berlangsung dua bulan, hampir 30,000 pemain dan lebih 5,700 pasukan daripada lebih 800 universiti di seluruh dunia bersaing hebat di peringkat awal serantau, separuh akhir serantau dan peringkat akhir global bagi lapan kawasan pertandingan utama Pada akhirnya, Beijing-Tianjin Bahagian Timur Laut datang dari Institut Teknologi Harbin Pasukan "Bintang Yuanmeng" memenangi kejuaraan global dalam satu masa dan memenangi hadiah 200,000 yuan. Gambar kumpulan finalis Cabaran Elit Perisian Huawei 2023 Juara global Cabaran Elit Perisian Huawei 2024 ialah pertandingan pengaturcaraan perisian berskala besar yang dianjurkan oleh Huawei untuk pelajar kolej di seluruh dunia tema "Planck Plan", ia bertujuan untuk Mencari
- AI 484 2024-04-29 19:22:29
-
- Daya hidup kecerdasan super membangkitkan! Tetapi dengan kedatangan AI yang mengemas kini sendiri, ibu tidak perlu lagi bimbang tentang kesesakan data
- Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.
- AI 1145 2024-04-29 18:55:14
-
- Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
- Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
- AI 1297 2024-04-29 18:50:15
-
- Revolusi Industri 4.0: Rangka Tindakan Empat Fasa untuk Kejayaan Penyelenggaraan Ramalan
- Mereka bentuk penyelesaian penyelenggaraan ramalan untuk Industri 4.0 mewakili anjakan paradigma dalam cara perniagaan mengekalkan dan beroperasi. Pencegahan proaktif terhadap cabaran operasi melalui penggunaan teknologi penyelenggaraan ramalan termaju adalah aspek utama era perindustrian baharu ini. Penyelesaian ini bukan sahaja membantu menjana aliran hasil baharu dan menjimatkan kos, tetapi juga memainkan peranan penting dalam mencegah masa henti dan masa henti pengeluaran. Dalam era Industri 4.0, syarikat perlu menggunakan peranti dan penderia IoT pintar untuk mengumpul dan menganalisis sejumlah besar data pengeluaran. Data ini boleh digunakan untuk meramalkan kegagalan peralatan dan keperluan pembaikan. Dengan menggunakan teknologi penyelenggaraan ramalan ini, syarikat boleh mengenal pasti masalah yang berpotensi lebih awal dan mengambil tindakan yang sewajarnya, meminimumkan masa henti dan gangguan pengeluaran. Pendekatan proaktif untuk penyelenggaraan pencegahan ini boleh
- AI 462 2024-04-29 18:22:23