


Kecerdasan Buatan dan Automasi: Memperkasakan Masa Depan Perniagaan dan Seterusnya
Memandangkan teknologi kecerdasan buatan dan automasi terus bertambah baik, ia akan menjadi lebih penting dalam memacu pertumbuhan industri berasaskan data yang baru muncul.
Kecerdasan buatan ialah pembangunan sistem komputer yang mampu melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengecaman pertuturan, membuat keputusan dan penyelesaian masalah. Sistem AI biasanya direka untuk belajar daripada pengalaman, menyesuaikan diri dengan input baharu dan meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa.
Automasi pula ialah penggunaan teknologi untuk mengautomasikan tugasan yang dilakukan oleh manusia sebelum ini. Ini boleh terdiri daripada tugas memasukkan data yang mudah kepada tugas yang lebih kompleks seperti memandu kereta atau menguruskan rantaian bekalan. Automasi boleh dikuasakan oleh pelbagai teknologi, termasuk kecerdasan buatan, robotik dan pembelajaran mesin.
Peranan kecerdasan buatan dan automasi dalam era data besar
Dalam beberapa tahun akan datang, kecerdasan buatan (AI) dan automasi akan memberi kesan yang mendalam kepada dunia perniagaan. Apabila teknologi ini terus berkembang, teknologi ini akan merevolusikan cara kita bekerja, membuat keputusan dan mencipta nilai.
Kecerdasan buatan dan automasi akan menjadi alat penting dalam banyak industri untuk meningkatkan kecekapan operasi dan memacu pertumbuhan. Sebagai contoh, dalam pembuatan, robot dipacu AI akan menjalankan tugas yang tidak diminati manusia, membebaskan pekerja untuk memberi tumpuan kepada kerja yang lebih kompleks dan bernilai. Dalam kewangan, sistem AI akan digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data dan memberikan pandangan serta cadangan untuk membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih termaklum.
Tetapi kesan kecerdasan buatan dan automasi tidak akan terhad kepada industri tradisional. Apabila teknologi ini menjadi lebih maju, ia juga akan memainkan peranan penting dalam memacu pertumbuhan industri berasaskan data baharu.
Dalam bidang seperti penjagaan kesihatan, sistem AI akan digunakan untuk mendiagnosis keadaan perubatan, membangunkan pelan rawatan yang diperibadikan, dan juga melakukan pembedahan yang kompleks.
Dalam industri runcit, sistem kecerdasan buatan akan digunakan untuk mencipta pengalaman membeli-belah yang diperibadikan dan meramalkan gelagat pengguna.
Secara keseluruhannya, sumbangan kecerdasan buatan dan automasi akan membentuk semula masa depan perniagaan. Memandangkan teknologi ini terus berkembang, ia akan membolehkan kita melakukan perkara yang tidak dapat dibayangkan sebelum ini dan akan membantu kita mencipta nilai baharu dengan cara yang hanya boleh kita bayangkan.
Peranan kecerdasan buatan (AI) dan automasi dalam era data besar adalah untuk membolehkan perniagaan dan organisasi memahami sejumlah besar data yang dijana setiap hari. Apabila penderia, peranti dan sumber data lain berkembang biak, ia menjadi semakin sukar bagi manusia untuk memproses dan menganalisis semua maklumat ini. Di sinilah kecerdasan buatan dan automasi masuk.
Dengan menggunakan kecerdasan buatan dan teknologi automasi, perniagaan dan organisasi boleh menganalisis sejumlah besar data dengan cepat dan tepat, memberikan cerapan dan pengesyoran untuk membuat keputusan yang lebih baik. Sebagai contoh, sistem AI boleh mengenal pasti arah aliran dan corak dalam data, meramalkan peristiwa masa depan atau mengenal pasti peluang untuk pertumbuhan dan inovasi.
Selain memberikan cerapan dan pengesyoran, kecerdasan buatan dan automasi boleh membantu perniagaan dan organisasi mengautomasikan tugas tertentu yang dilakukan oleh manusia sebelum ini. Ini boleh merangkumi segala-galanya daripada tugas mudah seperti kemasukan data kepada tugas yang lebih kompleks seperti mengurus rantaian bekalan atau menganalisis tingkah laku pelanggan. Dengan melaksanakan tugas ini, AI dan teknologi automasi boleh membebaskan pekerja manusia untuk menumpukan pada kerja yang lebih kreatif, kompleks dan bernilai.
Secara keseluruhan, peranan kecerdasan buatan dan automasi dalam era data besar adalah untuk menyediakan perniagaan dan organisasi dengan alatan yang mereka perlukan untuk memahami sejumlah besar data yang tersedia dan dapat menggunakan data ini untuk membuat keputusan Pintar yang lebih baik dan lebih inovatif.
Bagaimanakah kecerdasan buatan dan automasi boleh digunakan pada pengurusan projek
Kepintaran Buatan (AI) dan automasi boleh digunakan untuk pengurusan projek dalam pelbagai cara. Sebagai contoh, sistem AI boleh digunakan untuk menganalisis sejumlah besar data dan memberikan pandangan serta cadangan untuk membantu pengurus projek membuat keputusan yang lebih termaklum. Ini boleh membantu mengoptimumkan perancangan dan pelaksanaan projek, akhirnya membawa kepada hasil yang lebih berjaya.
Satu lagi cara kecerdasan buatan dan automasi digunakan dalam pengurusan projek ialah mengautomasikan tugasan yang berulang. Dengan melaksanakan tugas-tugas ini, sistem AI boleh membebaskan pekerja manusia untuk memberi tumpuan kepada kerja yang lebih kompleks, kreatif dan bernilai. Ini membantu meningkatkan kepuasan kerja dan akhirnya membawa kepada tenaga kerja yang lebih produktif.
Akhir sekali, AI dan automasi juga boleh digunakan dalam pengurusan projek untuk meningkatkan komunikasi dan kerjasama dalam kalangan ahli pasukan. Contohnya, chatbot berkuasa AI boleh digunakan untuk memudahkan komunikasi dan penyelarasan di kalangan ahli pasukan, membolehkan mereka berkongsi maklumat dan kemas kini dengan cepat dan mudah. Ini membantu meningkatkan kerjasama pasukan dan akhirnya membawa kepada hasil projek yang lebih berjaya.
Kecerdasan Buatan dan Automasi dalam Penjagaan Kesihatan
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan automasi dalam penjagaan kesihatan telah menjadi semakin popular, dengan banyak hospital dan organisasi penjagaan kesihatan beralih kepada Teknologi ini bertambah baik kualiti dan kecekapan perkhidmatan. Walaupun terdapat beberapa potensi kelemahan untuk dipertimbangkan, terdapat juga banyak faedah yang menjadikan AI dan automasi alat berharga untuk industri penjagaan kesihatan.
Salah satu faedah terbesar kecerdasan buatan dan automasi dalam penjagaan kesihatan ialah keupayaan untuk meningkatkan ketepatan dan ketekalan tugas tertentu. Oleh kerana sistem AI kebal terhadap kesilapan atau berat sebelah manusia, mereka cenderung untuk melaksanakan tugas dengan ketepatan dan konsisten yang lebih tinggi daripada manusia. Ini amat berguna dalam tugas seperti mendiagnosis keadaan perubatan, di mana kesilapan kecil boleh membawa akibat yang serius.
Satu lagi faedah AI dan automasi dalam penjagaan kesihatan ialah keupayaan untuk membebaskan pekerja manusia untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kompleks, kreatif dan berharga. Teknologi kecerdasan buatan dan automasi boleh melaksanakan beberapa tugas yang tidak menarik yang biasanya dikaitkan dengan pekerjaan tertentu, membolehkan pekerja manusia menumpukan pada kerja yang lebih menarik dan memuaskan. Ini membantu meningkatkan kepuasan kerja dan akhirnya membawa kepada tenaga kerja yang lebih produktif.
Selain meningkatkan kecekapan dan ketepatan, kecerdasan buatan dan automasi dalam penjagaan kesihatan boleh membantu meningkatkan penjagaan pesakit. Dengan menganalisis sejumlah besar data dan memberikan pandangan serta cadangan, sistem AI boleh membantu penyedia penjagaan kesihatan membuat keputusan yang lebih termaklum tentang penjagaan pesakit. Ini membantu memastikan pesakit menerima rawatan yang paling sesuai berdasarkan keperluan individu mereka, akhirnya membawa kepada hasil kesihatan yang lebih baik.
Walaupun potensi manfaat ini, terdapat juga beberapa potensi kelemahan untuk dipertimbangkan apabila menggunakan kecerdasan buatan dan automasi dalam penjagaan kesihatan. Salah satu kebimbangan terbesar ialah potensi perpindahan pekerjaan yang meluas kerana sistem AI dapat melaksanakan lebih banyak tugas yang sebelum ini dilakukan oleh pekerja manusia. Ini boleh menyebabkan kehilangan pekerjaan yang ketara dalam industri penjagaan kesihatan, terutamanya dalam bidang seperti kemasukan data dan perkhidmatan pelanggan.
Untuk mengurangkan kesan negatif AI dan automasi dalam penjagaan kesihatan, penggubal dasar, penyedia penjagaan kesihatan dan orang ramai mesti bekerjasama untuk memastikan bahawa manfaat teknologi ini dikongsi oleh semua. Ini boleh termasuk melaksanakan dasar seperti pendapatan asas sejagat atau mengembangkan program kemahiran semula untuk membantu pekerja yang berisiko digantikan oleh kecerdasan buatan dan teknologi automasi.
Secara keseluruhan, menggunakan kecerdasan buatan dan automasi dalam penjagaan kesihatan berpotensi untuk memberikan banyak manfaat, termasuk peningkatan ketepatan dan ketekalan, peningkatan kecekapan dan produktiviti serta penjagaan pesakit yang lebih baik. Walaupun terdapat beberapa kelemahan yang berpotensi untuk dipertimbangkan, ia boleh diuruskan dengan perancangan dan kerjasama yang teliti. Oleh itu, kemungkinan kecerdasan buatan dan automasi akan terus memainkan peranan penting dalam penjagaan kesihatan masa depan.
Kesan peningkatan automasi kejuruteraan dan bantuan kecerdasan buatan
Peningkatan automasi kejuruteraan dan bantuan kecerdasan buatan mungkin mempunyai kesan positif dan negatif. Di satu pihak, teknologi ini berpotensi untuk menjadikan proses kejuruteraan lebih cekap dan produktif dengan mengautomasikan tugasan yang berulang. Ini membebaskan pekerja untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kompleks dan berharga, akhirnya menghasilkan tenaga kerja yang lebih terlibat dan produktif.
Walau bagaimanapun, terdapat juga kebimbangan tentang potensi kehilangan pekerjaan yang meluas apabila kecerdasan buatan dan automasi menjadi lebih maju. Sesetengah pakar meramalkan bahawa apabila teknologi ini terus berkembang, mereka akan dapat menyelesaikan lebih banyak tugas yang sebelum ini hanya boleh dilakukan oleh pekerja manusia. Ini boleh menyebabkan kehilangan pekerjaan yang ketara dalam industri kejuruteraan, terutamanya dalam bidang seperti kemasukan data dan perkhidmatan pelanggan.
Apakah peranan automasi dalam sistem automasi tradisional dan sistem pintar
Dalam sistem automasi tradisional, peranan automasi adalah untuk melaksanakan tugas tertentu yang sebelum ini dilakukan oleh manusia. Ini mungkin termasuk tugas seperti kemasukan data, pembuatan atau penghantaran. Automasi dalam sistem tradisional biasanya direka untuk menjadi cekap dan kos efektif, dan sering digunakan untuk meningkatkan ketepatan dan konsistensi dalam tugas tertentu.
Dalam sistem pintar, peranan automasi adalah serupa, tetapi selalunya lebih maju dan kompleks. Sistem pintar direka untuk belajar daripada pengalaman, menyesuaikan diri dengan input baharu dan meningkatkan prestasi mereka dari semasa ke semasa. Ini menjadikannya amat sesuai untuk tugasan yang memerlukan tahap fleksibiliti dan kebolehsuaian yang tinggi, seperti membuat keputusan atau menyelesaikan masalah.
Secara amnya, peranan automasi dalam kedua-dua sistem tradisional dan pintar adalah untuk melaksanakan tugas yang sebelum ini dilakukan oleh manusia untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti. Walau bagaimanapun, tugas khusus yang automasi digunakan dan cara ia dilaksanakan mungkin berbeza-beza bergantung pada sistem khusus dan penggunaan yang dimaksudkan.
Faedah Automasi Kepintaran Buatan
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Automasi Kepintaran Buatan telah menjadi topik yang semakin penting, dan ramai orang ingin tahu apakah faedah teknologi ini. Walaupun terdapat beberapa potensi kelemahan untuk dipertimbangkan, terdapat juga banyak faedah yang menjadikan automasi AI sebagai alat yang berharga untuk perniagaan dan organisasi.
Salah satu faedah terbesar automasi AI ialah keupayaannya untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti. Oleh kerana sistem AI boleh memproses sejumlah besar data dengan cepat dan tepat, mereka selalunya boleh melaksanakan tugas dengan lebih cekap daripada manusia. Ini membantu perniagaan menjimatkan masa dan sumber serta menyelesaikan lebih banyak masa dalam masa yang singkat.
Satu lagi faedah automasi AI ialah keupayaan untuk meningkatkan ketepatan dan konsistensi pada tugas tertentu. Oleh kerana sistem AI kebal terhadap kesilapan atau berat sebelah manusia, mereka cenderung untuk melaksanakan tugas dengan ketepatan dan konsisten yang lebih tinggi daripada manusia. Ini amat berguna dalam industri seperti kewangan dan penjagaan kesihatan, di mana kesilapan kecil boleh membawa akibat yang serius.
Selain meningkatkan kecekapan dan meningkatkan ketepatan, automasi AI boleh membantu membebaskan pekerja manusia untuk menumpukan pada tugas yang lebih kompleks, kreatif dan berharga. Sistem AI boleh membenarkan pekerja manusia menumpukan pada kerja yang lebih menarik dan memuaskan. Ini membantu meningkatkan kepuasan kerja dan akhirnya membawa kepada tenaga kerja yang lebih produktif.
Automasi AI juga berpotensi untuk menambah baik pembuatan keputusan dengan menyediakan perniagaan dan organisasi dengan sejumlah besar data. Dengan menganalisis data ini dan memberikan pandangan serta cadangan, sistem AI boleh membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih termaklum berdasarkan bukti kukuh. Ini boleh membantu perniagaan memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, mengoptimumkan operasi dan membangunkan produk dan perkhidmatan baharu.
Secara umumnya, faedah automasi kecerdasan buatan adalah pelbagai. Automasi AI berpotensi untuk membawa banyak faedah kepada perniagaan dan organisasi dengan meningkatkan kecekapan dan produktiviti, meningkatkan ketepatan dan konsistensi serta membebaskan pekerja manusia untuk menumpukan pada tugas yang lebih kompleks. Oleh itu, ia berkemungkinan memainkan peranan yang semakin penting dalam kerja masa hadapan.
Automasi AI dan Masa Depan Kerja
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, automasi AI telah menjadi topik hangat, dengan ramai orang tertanya-tanya bagaimana ia akan memberi kesan kepada masa depan kerja. Walaupun ada yang teruja dengan potensi AI untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti, yang lain bimbang AI boleh menggantikan pekerjaan secara meluas.
Salah satu kelebihan terbesar kecerdasan buatan dan automasi ialah keupayaan untuk melaksanakan tugas yang membosankan, berulang atau sebaliknya tidak menarik minat manusia. Ini membebaskan pekerja untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kreatif, memuaskan dan memberi ganjaran, akhirnya menghasilkan tenaga kerja yang lebih terlibat dan produktif. Sebagai contoh, robot berkuasa AI boleh mengendalikan tugas seperti kemasukan data atau proses pembuatan mudah, membolehkan pekerja manusia menumpukan pada tugas yang lebih kompleks yang memerlukan pemikiran kritis dan kemahiran menyelesaikan masalah.
Satu lagi manfaat berpotensi automasi AI ialah keupayaan untuk meningkatkan ketepatan dan konsistensi dalam tugasan tertentu. Oleh kerana sistem AI boleh memproses sejumlah besar data dengan cepat dan tepat, mereka selalunya boleh melaksanakan tugas dengan lebih konsisten dan dengan ralat yang lebih sedikit daripada manusia. Ini amat berguna dalam industri seperti kewangan dan penjagaan kesihatan, di mana kesilapan kecil boleh membawa akibat yang serius.
Walau bagaimanapun, di sebalik potensi manfaat ini, terdapat kebimbangan yang semakin meningkat bahawa automasi AI boleh menyebabkan kehilangan pekerjaan yang meluas. Sesetengah pakar meramalkan bahawa apabila sistem AI menjadi lebih maju, mereka akan dapat melaksanakan semakin banyak tugas yang sebelum ini hanya boleh dilakukan oleh pekerja manusia. Ini boleh menyebabkan kerugian besar dalam industri seperti pembuatan, peruncitan dan pengangkutan, serta pekerjaan kolar putih seperti perkhidmatan pelanggan dan kemasukan data.
Untuk mengurangkan kesan negatif automasi AI ke atas tenaga kerja, ada yang mencadangkan untuk melaksanakan dasar seperti pendapatan asas universal atau program latihan semula yang diperluaskan. Pendapatan asas sejagat, sebagai contoh, akan memberikan pendapatan tetap kepada semua rakyat, sama ada bekerja atau tidak. Ini akan memastikan orang ramai mempunyai sumber ekonomi yang mencukupi untuk menyara diri mereka sekiranya automasi AI membawa kepada pengangguran. Sebaliknya, memperluaskan program kemahiran semula akan menyediakan pekerja dengan kemahiran yang mereka perlukan untuk beralih ke kerjaya baharu dalam industri yang kurang terdedah kepada automasi.
Ringkasan
Masa depan dalam era kecerdasan buatan dan automasi adalah topik yang telah mencetuskan banyak perbincangan dan perdebatan sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Di satu pihak, ramai yang teruja dengan potensi sistem AI untuk meningkatkan kecekapan dan produktiviti serta membebaskan pekerja manusia untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kompleks, kreatif dan berharga. Sebaliknya, terdapat kebimbangan bahawa mungkin terdapat kehilangan pekerjaan yang meluas apabila sistem AI menjadi lebih maju dan mampu melaksanakan lebih banyak tugas yang sebelum ini dilakukan oleh pekerja manusia.
Memandangkan sistem AI terus berkembang, adalah penting bagi penggubal dasar, pemimpin perniagaan dan orang ramai untuk bekerjasama bagi memastikan manfaat automasi AI dikongsi oleh semua. Ini boleh termasuk melaksanakan dasar seperti pendapatan asas sejagat atau mengembangkan program kemahiran semula untuk membantu pekerja yang berisiko digantikan oleh sistem AI beralih kepada kerjaya baharu dalam industri yang kurang terdedah kepada automasi.
Pada masa yang sama, adalah penting untuk menangani potensi risiko yang berkaitan dengan automasi AI. Ini mungkin termasuk membangunkan peraturan dan garis panduan untuk memastikan sistem AI digunakan secara beretika dan bertanggungjawab, dan untuk melindungi privasi dan keselamatan individu dan organisasi. Selain itu, adalah penting untuk memastikan sistem AI direka bentuk dan dilaksanakan untuk menggalakkan kepelbagaian, ekuiti dan kemasukan serta tidak memburukkan lagi berat sebelah atau diskriminasi yang sedia ada.
Secara keseluruhan, masa depan kerja tidak menentu dalam era AI dan automasi, tetapi dengan perancangan dan kerjasama yang teliti, dapat dipastikan bahawa manfaat teknologi ini dikongsi oleh semua dan potensi risiko dapat dikurangkan. . Dengan bekerjasama, kita boleh memastikan masa depan kerja adalah saksama, inklusif dan mampan untuk semua.
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dan Automasi: Memperkasakan Masa Depan Perniagaan dan Seterusnya. 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

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 |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

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
