Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan kehidupan seharian kita?
Tidak dinafikan bahawa 2023 akan menjadi tahun apabila kemajuan dalam kecerdasan buatan membentuk semula pembuatan, peruncitan, kewangan, pemasaran, media dan banyak lagi industri matang.
Kecerdasan buatan akan terus menarik minat, malah mengganggu, orang yang belum tahu cara mengeksploitasinya. Walau bagaimanapun, inovasi yang didorong oleh kemajuan teknologi dan aplikasi khusus dalam pelbagai industri telah menjadi trend yang tidak dapat dipulihkan dan sering mencapai keputusan yang baik. Kita harus terbuka kepada AI generatif, kerana perkembangan pada bulan dan tahun akan datang boleh membawa kemajuan kepada masyarakat secara keseluruhan.
AI Generatif menjadi kreatif...
Perkara yang menarik tentang AI generatif ialah daripada menganalisis data sedia ada, ia berfungsi berdasarkan kerja sebelumnya Cipta kandungan asli baharu menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang dilatih. Pembangun telah menggunakannya untuk menjana imej atau teks, menulis kod, melukis dan menggambarkan, dan juga mencipta video dan bunyi. Sudah tentu, ia tidak sempurna dan sering menghasilkan hasil yang berbeza-beza. Walau bagaimanapun, dalam beberapa tahun akan datang, AI generatif akan membangunkan keupayaan penciptaan kandungan seperti manusia untuk memudahkan penciptaan kandungan digital. Ini bermakna keseluruhan infrastruktur dan ekosistem berdasarkan AI generatif mungkin muncul untuk memudahkan akses kepada model dan perkhidmatan kepada orang tanpa kepakaran teknikal. Ia juga memperkasakan semua orang untuk menjadi lebih cekap dan produktif.
AI juga mempunyai deria keenam...
Sama seperti manusia telah membangunkan pelbagai deria untuk meneroka, menikmati dan bertahan di dunia, AI juga mampu belajar daripada sumber yang berbeza untuk mencapai evolusi. Model pra-latihan multimodal menggabungkan pelbagai jenis data, termasuk imej, teks, pertuturan dan data berangka, untuk memahami dunia. Dengan cara ini, seseorang boleh memasuki bidang kecerdasan buatan. Tidak seperti modul tunggal sebelumnya, model AI ini akan memakan pelbagai jenis data dan memprosesnya secara serentak, membawa tahap kelajuan dan ketepatan baharu kepada banyak aplikasi. Ini boleh memberi kesan positif kepada organisasi apabila ia melibatkan pemprosesan dan pemahaman data, berkongsi maklumat, meningkatkan operasi dalaman, dan juga memperkemas dan mengoptimumkan pengalaman pelanggan.
AI hari ini adalah mengenai meningkatkan produktiviti
Model pra-latihan berbilang modal mengatasi model mod tunggal dalam memahami, mengekstrak, menjana dan menjawab soalan. Dengan memberi perusahaan akses kepada model termaju dan analisis data, model pra-latihan berbilang modal boleh membantu meningkatkan produktiviti, ketangkasan dan kecekapan perusahaan dalam ekonomi digital hari ini.
Kecerdasan Buatan membantu memahami awan dengan lebih baik
Semakin banyak perniagaan beralih ke awan hari ini. Walau bagaimanapun, awan menjadi tampalan perkhidmatan bersepadu yang kini semakin sukar untuk dipisahkan. Ia boleh menjadi sukar untuk dinavigasi, malah pakar awan hanya boleh menyerap dan mengekalkan begitu banyak maklumat pada satu masa. Memandangkan pengambilan kakitangan IT yang berkebolehan menjadi lebih mencabar dan bakat awan semakin berkurangan, dapat difahami mengapa semakin ramai penyedia perkhidmatan awan menggunakan teknologi AI untuk mengurangkan kerumitan dan mengurus penggunaan awan dengan lebih cekap.
Pengimejan Digital Dipertingkat Kecerdasan Buatan
Menarik untuk berfikir bahawa sesuatu yang sekecil telefon pintar boleh mengambil foto dan video yang hebat. Keupayaan ini dikaitkan dengan pengimejan pengiraan. Kemunculan pengimejan pengiraan akan mengubah lagi cara manusia dan mesin melihat dunia. Menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan dan pemprosesan isyarat, pengimejan digital membolehkan telefon pintar berfungsi seperti kamera gred profesional. Pengimejan digital sedang merevolusikan pengimejan digital dengan menjadikan alat berteknologi tinggi ini tersedia untuk semua orang, contohnya dengan mempertingkatkan pencahayaan potret untuk mengurangkan getaran.
Kecerdasan buatan semakin momentum
Untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan kecerdasan buatan, seni bina komputer baharu yang dipanggil "pemprosesan memori" telah muncul. Seni bina sistem komputer tradisional menggunakan pemproses dan unit memori yang berasingan untuk melaksanakan tugas pemprosesan data. Ini memerlukan pemindahan data yang berterusan berulang-alik antara pemproses dan memori utama. Pemprosesan dalam memori mengatasi pemindahan data dengan membawa pemprosesan terus ke lokasi di mana data disimpan, dengan itu mengurangkan penggunaan kuasa dan meningkatkan prestasi sistem. Pemprosesan dalam memori seperti ini akan menjadi seni bina pengkomputeran yang kritikal dan meluas dalam era kecerdasan buatan. Pembangun telah membina cip pengkomputeran dalam memori untuk menggerakkan pelbagai aplikasi kecerdasan buatan, daripada realiti maya dan ditambah kepada pengiraan data astronomi.
Sudah tentu, terdapat banyak perdebatan tentang aplikasi terbaik untuk AI. Tetapi seperti yang kami temui dengan banyak teknologi baru muncul pada masa lalu, saya percaya AI generatif juga akan mencari tempat untuk wujud bersama dengan teknologi matang yang lain. Apabila ia matang, ia akan melengkapkan kemahiran tenaga kerja manusia, membantu kita menjadi lebih cekap dan kreatif di tempat kerja atau di rumah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan kehidupan seharian kita?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
