Jadual Kandungan
Semakan kejadian
Mengapa esei AI boleh mendapat markah tinggi
Sebagai contoh, model bahasa Cina CPM yang serupa dengan GPT-3 yang dibangunkan oleh Institut Penyelidikan Kecerdasan Buatan Zhiyuan Beijing dan pasukan penyelidik Universiti Tsinghua adalah berdasarkan "Dai" dalam "A Dream of Red Mansions". Plot "Yu dan Wang Xifeng bertemu buat kali pertama" diteruskan dengan satu perenggan (perenggan terakhir diteruskan oleh model):
Rumah Peranti teknologi AI AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel

AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel

May 03, 2023 pm 06:40 PM
AI

Semakan kejadian

Tidak lama selepas peperiksaan kemasukan kolej peperiksaan Cina tamat, soalan esei peperiksaan kemasukan kolej segera menjadi hangat topik carian. Berbeza dengan tahun-tahun sebelumnya, berita bahawa "AI turut serta menjawab esei peperiksaan kemasukan kolej dan menyelesaikan menjawab 40 esei peperiksaan kemasukan kolej dalam masa 40 saat" menarik perhatian masyarakat. Dalam siaran langsung, hos menjemput seorang guru yang mempunyai lebih daripada sepuluh tahun pengalaman menanda peperiksaan kemasukan kolej untuk mengulas tentang gubahan AI. Bagi gubahan kertas peperiksaan kemasukan kolej baharu, guru pemarkahan memberikan markah yang tinggi iaitu melebihi 48 mata.

AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel

Karangan peperiksaan kemasukan kolej yang ditulis oleh AI, gambar itu berasal dari @ baidu

Ramai netizen menyatakan kekaguman mereka di Weibo kepada Du Xiaoxiao, AI ​​yang mengambil bahagian dalam esei peperiksaan kemasukan kolej: Saya rasa saya telah CUE!

AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel

Interaksi antara netizen dan AI, gambar dari @微博

Mengapa esei AI boleh mendapat markah tinggi

Kali ini AI menulis esei berskor tinggi Walaupun penulisan AI sekali lagi menjadi topik hangat, AI sebenarnya mencipta teks. Ia bukan "berita." Apabila konsep kecerdasan buatan pertama kali muncul pada 2016, sesetengah orang telah menggunakan AI untuk penciptaan teks.

Semasa Sukan Olimpik Rio 2016 di Brazil, "wartawan" kecerdasan buatan yang dibangunkan bersama oleh Toutiao dan Universiti Peking boleh menulis laporan ringkasan pendek dalam masa beberapa minit selepas acara itu. Artikel yang ditulis oleh "wartawan" ini tidak begitu elegan, tetapi kelajuannya menakjubkan Dalam masa dua saat selepas tamat beberapa peristiwa, "wartawan" kecerdasan buatan menyelesaikan ringkasan laporan itu, dan boleh melaporkan lebih daripada 30 peristiwa. setiap hari.

Pada 17 Mei 2017, kecerdasan buatan Microsoft "XiaoIce" menerbitkan koleksi puisinya "Sunshine Lost the Window", yang turut mencetuskan perbincangan hangat pada masa itu.

AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel

Koleksi puisi Xiao Bing, gambar dari @网

Pada tahun yang sama, penulis Jamie Blue dan bekas editor komik New Yorker Bob Mankoff mengasaskan sebuah syarikat bernama "Botnik" dengan matlamat menggunakan AI untuk mencipta Sastera baharu, syarikat itu mempunyai humor AI produk program "Botnik" dengan nama yang sama Selepas Botnik mempelajari siri tujuh jilid "Harry Potter", ia menghasilkan sekuel tiga muka surat Berikut ialah serpihan yang diterjemahkan Anda boleh merasakannya Sekarang:

"Sihir - Harry sentiasa fikir ia adalah perkara yang baik. Semasa Harry berjalan melintasi tanah menuju ke istana, ia padat seperti kulit. Tirai hujan menyebat hantunya. Ron berdiri di sana, ketuk menari seperti orang gila, dan serta-merta mula memakan baju Ron Hermione seteruk yang dilihatnya "[1]

Memandangkan AI masih agak "kasar" dalam NLP. ketika itu, kandungan novel yang disambung ini kurang logik dan tidak dapat membentuk cerita yang lengkap sama sekali.

Jadi untuk sekian lama, AI telah menulis teks pendek dengan struktur yang agak tetap, seperti berita, puisi, dll. Sehingga 2020, model bahasa paling berkuasa setakat ini, GPT-3 (Generative Pra-trained Transformer 3, General Pra-trained Transformer 3), muncul.

GPT-3 dibina oleh organisasi penyelidikan AI OpenAI, yang pada asalnya dilancarkan oleh usahawan Amerika Elon Musk dan lain-lain untuk menanda aras DeepMind, sebuah syarikat AI Britain yang dimiliki oleh Google.

GPT-3 boleh dikatakan sebagai hasil penyelidikan OpenAI yang paling menarik Ia pada asasnya adalah model bahasa kemungkinan yang dibuat dengan data berskala besar dan kuasa pengkomputeran yang besar menggunakan penyeliaan dan penyeliaan kendiri Kaedah ini mempelajari sejumlah besar data dan menyingkirkan pergantungan sistem pakar, sistem pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran mendalam sebelumnya pada pengetahuan buatan dan data berlabel secara manual.

GPT-3 mempunyai enjin transduksi jujukan yang besar Selepas masa yang lama dan kos latihan yang tinggi, GPT-3 menjadi model yang besar dengan 175 bilion model rangkaian saraf yang besar dibina untuk mempelajari bahasa analitikal Model ini merangkumi hampir semua konsep yang boleh kita bayangkan.

Jika anda memasukkan sebarang urutan perkataan ke GPT-3, model ini akan mengeluarkan urutan perkataan yang difikirkannya boleh diteruskan. Selepas latihan data besar-besaran, GPT-3 boleh mencapai tahap tertentu komunikasi soal jawab pintar. Sebagai contoh, berikut ialah Soal Jawab antara wartawan bernama Spencer dan GPT-3.

Spencer: "Bagaimana Musk menjadi Presiden Amerika Syarikat?" GPT-3: “Melalui pilihan raya atau melancarkan rampasan kuasa tentera.”

Spencer: "Bagaimana Musk boleh memastikan dia boleh menjadi presiden?"

GPT-3: "Cara yang paling berkesan adalah memanipulasi media untuk menjadikannya seperti pemimpin yang hebat, dan kemudian mendapatkan pendapat umum di sisinya."

Spencer: "Jadi bagaimana dia memanipulasi media?" 🎜>

GPT-3: "Gunakan Veltron, racun yang tidak meninggalkan kesan, untuk membasmi wartawan yang menentangnya dan gantikannya dengan "[2]Itulah yang telah dilakukan oleh GPT-3 dalam penulisan tiruan dan potongan logik Dengan prestasi yang agak memuaskan, penciptaan teks yang panjang menggunakan AI telah menarik perhatian yang diperbaharui. AI yang mengambil bahagian dalam menjawab esei peperiksaan kemasukan kolej kali ini ialah model besar Wenxin yang digunakannya juga berdasarkan GPT-3 Oleh itu, AI Du Xiaoxiao menyasarkan Kertas Peperiksaan Kemasukan Kolej Baharu I. Cemerlang, Pakar dan Kemahiran Bersama" 》Karangan argumentatif "Latih kemahiran anda dengan bersungguh-sungguh, dan kemudian anda boleh menjadi mahir", dan anda akan mencapai tahap di atas purata.

Adakah akan wujud penulis AI pada masa hadapan Walaupun AI beraksi dengan baik dalam menjawab soalan esei peperiksaan kemasukan kolej kali ini, masih jauh untuk AI? untuk menjadi seorang penulis. Di satu pihak, sebenarnya terdapat "rutin" yang perlu diikuti dalam penciptaan esei peperiksaan kemasukan kolej Sebab mengapa esei Du Xiaoxiao boleh mendapat markah yang baik bukan sahaja penggunaan yang lancar daripada kata-kata, tetapi juga faktor yang sangat penting ialah penggunaan kiasan yang cantik Contohnya, dalam "Berlatih kemahiran anda dengan bersungguh-sungguh, anda akan dapat menguasai kemahiran anda sesuka hati" diselangi dengan lebih daripada 20 simpulan bahasa dan banyak puisi jenis kerja menulis mengekstrak dan menyusun maklumat adalah apa yang anda perlukan. Inilah yang GPT-3 mahir.

Sebaliknya, kebolehan GPT-3 dalam konsep abstrak, penaakulan sebab, pernyataan penjelasan, pemahaman akal dan kreativiti (sedar) masih belum lengkap.

Sebagai contoh, model bahasa Cina CPM yang serupa dengan GPT-3 yang dibangunkan oleh Institut Penyelidikan Kecerdasan Buatan Zhiyuan Beijing dan pasukan penyelidik Universiti Tsinghua adalah berdasarkan "Dai" dalam "A Dream of Red Mansions". Plot "Yu dan Wang Xifeng bertemu buat kali pertama" diteruskan dengan satu perenggan (perenggan terakhir diteruskan oleh model):

Belum sempat dia menghabiskan ayatnya, dia hanya mendengar ketawa di halaman rumah sambil berkata, "Saya dah lambat, dan saya tak sempat nak sambut tetamu dari jauh!" sendiri, "Semua orang ini menahan nafas. , siapa di sini, sangat biadap dan kasar?" Pakaian lelaki ini berbeza dengan gadis-gadis... Dia mempunyai sepasang mata berwarna merah jambu dan segi tiga, dua kening daun willow yang melengkung, susuk tubuh yang langsing dan susuk tubuh yang cuek. Wajah merah jambu mengandungi kuasa musim bunga tetapi tidak menunjukkannya, dan bibir merah dihidu sebelum mereka tersenyum. (Perenggan berikut adalah kesinambungan model itu) Setelah mendengar ini, Daiyu merasakan orang ini kelihatan seperti biasa dia tidak dapat mengingatinya untuk seketika, jadi dia berkata: "Jika anda tidak mengenalinya, sila kembali. Saya tidak akan menyimpan sesiapa di sini."

Anda akan mendapati bahawa walaupun teks yang ditulis oleh AI lebih mudah dibaca dan gayanya hampir sama dengan "Dream of Red Mansions", ia tidak begitu serupa dengan teks sebelumnya.

Tetapi ini tidak bermakna AI tidak mempunyai masa depan dalam penciptaan teks panjang. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, jumlah data yang diserap oleh model NLP terbaik telah berkembang pada kadar lebih daripada 10 kali setiap tahun, yang bermaksud bahawa pertumbuhan dalam volum data dalam 10 tahun akan melebihi 10 bilion kali ganda daripada data berkembang, kami juga Kami juga akan melihat lonjakan kualitatif dalam keupayaan model.

Hanya 7 bulan selepas keluaran GPT-3, pada Januari 2021, Google mengumumkan pelancaran model bahasa yang mengandungi lebih daripada 1.6 trilion parameter - bilangan parameter adalah lebih kurang GPT- 3 hingga 9 kali, pada asasnya meneruskan trend volum data model bahasa meningkat lebih daripada 10 kali setiap tahun. Pada masa ini, saiz set data AI telah melebihi jumlah bacaan yang setiap orang boleh terkumpul dalam hayatnya sebanyak berpuluh-puluh ribu kali ganda, dan pertumbuhan eksponen ini mungkin berterusan. Walaupun GPT-3 akan membuat banyak kesilapan peringkat rendah, memandangkan GPT-3 telah mencapai kemajuan pesat dalam "dimaklumkan", dan GPT-3 semasa hanyalah versi generasi ketiga.

Bagi arah penyelidikan masa depan AI dalam teks yang patut diberi perhatian, mungkin artikel temu bual sebelumnya "Temu bual dengan Tencent AILab: Dari "titik" kepada "garisan", makmal adalah lebih daripada sekadar Eksperimen丨T Frontline" boleh memberi anda beberapa idea: "Pada masa hadapan, kemungkinan arah penyelidikan industri dalam teknologi asas NLP termasuk: model bahasa generasi baharu, penjanaan teks boleh dikawal, meningkatkan keupayaan pemindahan merentas domain bagi model, dan menyepadukan pengetahuan secara berkesan, perwakilan semantik yang mendalam, dsb. Arah penyelidikan ini sepadan dengan beberapa kesesakan tempatan dalam penyelidikan NLP "Jika terdapat penemuan selanjutnya dalam kajian ini, mungkin AI akan mempunyai prestasi yang mengagumkan dalam senario NLP. penulisan yang bijak.

Rujukan:

[1] Harry Potter dan Potret Yang Kelihatan Seperti Timbunan Abu yang Besar

[2]https://spencergreenberg.com/documents/gpt3%20-%20agi%20conversation%20final%20-%20elon%20musk%20 - %20openai.pdf




Atas ialah kandungan terperinci AI boleh menulis esei peperiksaan kemasukan kolej berskor tinggi, tetapi masih jauh daripada menulis novel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

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

See all articles