Jadual Kandungan
1 Alam Semesta Maya
Yuan
Pemprosesan dokumen pintar ialah proses mengautomasikan tugas menggunakan teknologi canggih, dan bukannya menggunakan alat berasaskan skrip yang direka untuk kes penggunaan terhad.
"Satu lagi konsep yang akan kami dengar lebih banyak tentang tahun ini ialah Edge ML, yang membangunkan model ML pada peringkat peranti tanpa pergi ke awan," kata Frederik, Ketua Pegawai Eksekutif Docbyte. Sebaliknya, ia sedang membangunkan model ML pada peranti pintar yang boleh memproses data secara setempat (menggunakan pelayan tempatan atau pada peringkat peranti), yang mengurangkan pergantungan pada rangkaian awan dan risiko kekurangan privasi data atau kemungkinan serangan siber.
Produktiviti, kecekapan, pengoptimuman sumber…perkhidmatan kecerdasan buatan boleh membawa banyak kelebihan kepada syarikat anda. Untuk memberi anda idea, Telecable bergantung pada platform seperti DataRobot untuk mengautomasikan dan campur tangan dalam aktiviti seperti pemilihan dan kejuruteraan pembolehubah, penyediaan data, pemilihan algoritma, penggunaan model dan pemantauan. Manusia yang paling kecil.
Rumah Peranti teknologi AI Terdapat tiga trend utama dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada tahun 2023

Terdapat tiga trend utama dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada tahun 2023

May 09, 2023 pm 03:37 PM
AI pembelajaran mesin

Berita tentang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran automatik (Mesin Pembelajaran atau ML) melonjak pada 2022 dan dijangka meningkat pada 2023.

2023 年人工智能和机器学习的三大趋势

Ramai yang mendakwa teknologi ini akan menjadi yang paling mengganggu dan transformatif yang pernah ada. Ketua Pegawai Eksekutif Google Sundar Pichai mendakwa bahawa AI akan memberi kesan yang lebih ketara kepada manusia berbanding kebakaran atau elektrik "Ia secara asasnya akan mengubah cara hidup kita dan akan mengubah penjagaan kesihatan, pendidikan dan pembuatan," kata Sundar. Nah, sukar untuk benar-benar membayangkan kesannya, tetapi satu perkara yang pasti: pada tahun 2022, arah aliran AI dan ML akan terus menjadi tajuk utama di seluruh dunia. Permintaan perusahaan untuk automasi, ditambah dengan kemajuan dalam perkakasan dan perisian AI/ML, menjadikan penggunaan teknologi ini menjadi kenyataan. Perubahan baharu dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada tahun 2023

1 Alam Semesta Maya

Yuan

Alam Semesta

ialah dunia maya, sama seperti Internet, Di mana pengguna boleh bekerja dan bermain bersama serta mendapatkan pengalaman yang mengasyikkan. Menurut ABI Research, ia tidak akan tiba pada tahun 2023 (mungkin selama lebih daripada lima tahun), tetapi ia akan menjadi bualan dan akan menjana banyak pekerjaan. Tidak syak lagi bahawa kecerdasan buatan dan

pembelajaran mesin akan menjadi kunci kepada Metaverse.

Contohnya, artificial intelligence maya bot akan membolehkan syarikat mencipta dunia maya di mana pengguna boleh berasa seperti di rumah dan melaksanakan tugas dan aktiviti dalam persekitaran maya. 2. Pemprosesan Dokumen Pintar (AI)

Pemprosesan dokumen pintar ialah proses mengautomasikan tugas menggunakan teknologi canggih, dan bukannya menggunakan alat berasaskan skrip yang direka untuk kes penggunaan terhad.

Ini akan menjadi kunci pada tahun 2023 kerana syarikat sedang menangkap sejumlah besar data dalam data terkini dan memerlukan tahap automasi untuk mendapatkan cerapan daripadanya dengan cepat. Akibatnya, "kami boleh mengharapkan syarikat beralih kepada pelaksanaan kod rendah atau tanpa kod seperti AutoML untuk memanfaatkan dan mengekalkan momentum AI/ML yang semakin meningkat," kata Kirk Borne.

Perniagaan boleh menggabungkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan sokongan pelanggan (seperti respons automatik kepada e-mel, soalan dan pertanyaan) dan meningkatkan produktiviti pekerja (mengurangkan kerja manual).

3 Pembelajaran Mesin Edge

"Satu lagi konsep yang akan kami dengar lebih banyak tentang tahun ini ialah Edge ML, yang membangunkan model ML pada peringkat peranti tanpa pergi ke awan," kata Frederik, Ketua Pegawai Eksekutif Docbyte. Sebaliknya, ia sedang membangunkan model ML pada peranti pintar yang boleh memproses data secara setempat (menggunakan pelayan tempatan atau pada peringkat peranti), yang mengurangkan pergantungan pada rangkaian awan dan risiko kekurangan privasi data atau kemungkinan serangan siber.

Arah aliran dalam AI dan ML ini akan memacu perniagaan digital dan inovasi pada tahun-tahun akan datang. Menjelang 2022, teknologi ini akan semakin muncul, membolehkan untuk mengautomasikan dan menskalakan tugas syarikat dan berpotensi membolehkan mereka memahami dengan lebih baik kesannya terhadap masyarakat.

Faedah penyelesaian kecerdasan buatan untuk syarikat anda

Produktiviti, kecekapan, pengoptimuman sumber…perkhidmatan kecerdasan buatan boleh membawa banyak kelebihan kepada syarikat anda. Untuk memberi anda idea, Telecable bergantung pada platform seperti DataRobot untuk mengautomasikan dan campur tangan dalam aktiviti seperti pemilihan dan kejuruteraan pembolehubah, penyediaan data, pemilihan algoritma, penggunaan model dan pemantauan. Manusia yang paling kecil.

Dengan cara ini, teknologi ini menyelesaikan satu lagi kesukaran terbesar yang kami hadapi apabila menggunakan AI kepada syarikat: kekurangan pasukan manusia dengan latihan dan kepakaran, serta menarik dan mengekalkan kesukaran Pekerja tersebut. Profesional. AutoML membolehkan orang yang mempunyai kemahiran kurang tertumpu dalam bidang sains data dan analitik untuk mencipta model analisis sambil menangani keperluan untuk latihan dan penggunaan sumber.

Atas ialah kandungan terperinci Terdapat tiga trend utama dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin pada tahun 2023. 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.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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