Jadual Kandungan
Kandungan kecerdasan buatan pendidikan dan mekanisme pembelajaran bahasa Inggeris
Peranan teknologi kecerdasan buatan dalam mempromosikan pembelajaran Bahasa Inggeris
Kaedah pembelajaran bahasa Inggeris inovatif teknologi kecerdasan buatan
Rumah Peranti teknologi AI Perbincangan ringkas mengenai teknologi kecerdasan buatan yang memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris

Perbincangan ringkas mengenai teknologi kecerdasan buatan yang memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris

May 18, 2023 am 09:37 AM
AI mendidik Inggeris

Teknologi kecerdasan buatan telah disepadukan ke dalam kerja harian, pembelajaran dan kehidupan kita, mengubah kehidupan sosial secara senyap-senyap. Teknologi kecerdasan buatan juga membawa peluang dan cabaran kepada pengajaran Bahasa Inggeris mesti digabungkan dengan teknologi maklumat moden, terutamanya teknologi kecerdasan buatan, untuk memupuk bakat inovatif, kompaun, dan diterapkan dengan lebih baik dengan perspektif antarabangsa. Teknologi kecerdasan buatan telah membuka laluan pembelajaran yang pelbagai, membantu pembelajaran bahasa Inggeris, dan menggalakkan peningkatan kualiti pembelajaran bahasa Inggeris.

Perbincangan ringkas mengenai teknologi kecerdasan buatan yang memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris

Artikel ini menggabungkan konotasi kecerdasan buatan pendidikan dan mekanisme pembelajaran bahasa Inggeris untuk meneroka peranan teknologi kecerdasan buatan dalam mempromosikan pembelajaran bahasa Inggeris Atas dasar ini, ia mencadangkan teknologi kecerdasan buatan pemerkasaan Laluan inovatif kepada pembelajaran Bahasa Inggeris. Membina platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan akan membantu menggalakkan penyerapan dan penerapan pengetahuan bahasa Inggeris, meningkatkan kualiti pembelajaran bahasa Inggeris, dan memupuk bakat cemerlang dengan pelbagai kemahiran.

Kandungan kecerdasan buatan pendidikan dan mekanisme pembelajaran bahasa Inggeris

Kepintaran buatan pendidikan. Aplikasi kecerdasan buatan dalam pendidikan telah mencapai kemajuan yang besar, dan fungsi perkongsian data pintar boleh menyepadukan akaun platform sumber pengajaran yang paling maju. Kecerdasan buatan pendidikan terutamanya merujuk kepada aplikasi berkesan teknologi kecerdasan buatan untuk mempelajari pengetahuan di luar kelas, dengan itu menggunakan masa yang berpecah-belah secara rasional dan memperkayakan rizab pengetahuan. Dalam proses pembelajaran bahasa Inggeris, kami menggunakan kelebihan aplikasi platform kecerdasan buatan untuk mengesan tujuan pembelajaran, proses pembelajaran dan kaedah pembelajaran dengan tepat, dan mengesan kesan pembelajaran bahasa Inggeris, supaya pelajar dapat menguasai konteks aplikasi perbendaharaan kata bahasa Inggeris dengan cepat dan ayat, dan cipta Senario pertukaran praktikal yang baik untuk menerapkan apa yang telah anda pelajari. Di samping itu, teknologi kecerdasan buatan boleh menggabungkan keperluan pembangunan individu pelajar untuk membangunkan rancangan pembelajaran bahasa Inggeris yang sesuai untuk pelajar.

Mekanisme pembelajaran bahasa Inggeris. Mekanisme pembelajaran bahasa Inggeris biasanya merujuk kepada aplikasi komprehensif pelbagai kaedah pembelajaran oleh pelajar, menggunakan masa lapang mereka untuk menguasai kandungan pengetahuan bahasa Inggeris yang kompleks, menginternalisasi pengetahuan, memperkayakan pengalaman komunikasi bahasa Inggeris peribadi, dan atas dasar ini, mengawal keadaan emosi dalaman mereka, dan banyak lagi. baik kepada persekitaran komunikasi bahasa Inggeris yang kompleks dan sentiasa berubah. Selepas teknologi kecerdasan buatan mengubah cara tradisional pembelajaran bahasa Inggeris, ia boleh membangunkan rancangan pembelajaran bahasa Inggeris yang saintifik dan munasabah berdasarkan ciri-ciri umur dan persekitaran kerja dan kehidupan pelajar. Teknologi kecerdasan buatan boleh menggunakan bahasa kehidupan harian sebagai kandungan pembelajaran Berbanding dengan pengajaran bilik darjah tradisional, ia dapat memenuhi keperluan praktikal bahasa Inggeris dengan lebih baik. Kecerdasan buatan menyediakan pelan pembelajaran bahasa Inggeris yang pelbagai dan diperibadikan, boleh menyediakan pengajaran mengikut tabiat pembelajaran pelajar, dan menerangkan dan menunjukkan kelemahan dengan tepat.

Peranan teknologi kecerdasan buatan dalam mempromosikan pembelajaran Bahasa Inggeris

Rakaman terperinci kandungan pengajaran - mempromosikan pembelajaran bebas. Bina platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan untuk mencapai pengumpulan dan pengurusan maklumat pengajaran bahasa Inggeris yang komprehensif, dan menyediakan sokongan padu untuk pembelajaran bebas seterusnya melalui kandungan pengajaran dan rekod proses bilik darjah. Pangkalan data pengajaran yang besar yang ditubuhkan oleh teknologi kecerdasan buatan membolehkan pelajar membangunkan rancangan pembelajaran yang diperibadikan berdasarkan keperluan pembelajaran peribadi mereka semasa proses pembelajaran bebas, dan mencari kandungan pengajaran Bahasa Inggeris bilik darjah yang sesuai dengan mereka daripada pangkalan data. Pembinaan platform pengajaran bahasa Inggeris pintar boleh menyemak kandungan pengajaran bilik darjah pada bila-bila masa dan di mana-mana, merekodkan interaksi bilik darjah antara guru dan pelajar secara terperinci, dan menjana data automatik untuk penyimpanan.

Dalam proses pembelajaran bahasa Inggeris bebas, anda boleh menggunakan teknologi pengkomputeran awan, teknologi pengecaman pertuturan dan teknologi kecerdasan buatan lain untuk menganalisis secara mendalam tingkah laku komunikasi bahasa Inggeris dan perbendaharaan kata bahasa Inggeris yang disebut dalam proses pengajaran, dan menganalisis diri anda melalui ujian dalam kelas Tingkatkan penguasaan bahasa Inggeris anda, kenali kelemahan anda sendiri melalui latihan bahasa Inggeris yang berulang, dan laraskan idea pembelajaran bahasa Inggeris anda tepat pada masanya. Rujuk kepada hasil analisis data yang besar untuk merumuskan rancangan pembelajaran saintifik dan campur tangan dalam tingkah laku pembelajaran anda sendiri. Melalui aplikasi berkesan teknologi kecerdasan buatan, ia boleh membantu pelajar dan tenaga pengajar dalam analisis dan pertimbangan mereka, dan menyediakan data dan sokongan kes untuk pembelajaran bahasa Inggeris seterusnya.

Penilaian lisan pintar--menggalakkan refleksi pembelajaran. China Kontemporari adalah China yang terbuka, dan pertukaran antarabangsa menjadi semakin kerap sama ada anda pekerja yang telah memasuki jawatan sosial atau pelajar yang mengumpul pengetahuan, mereka semua perlu mempunyai kemahiran komunikasi bahasa Inggeris yang baik.

Selama bertahun-tahun, pentaksiran bahasa Inggeris terutamanya mengukur pengetahuan bahasa Inggeris asas pelajar serta kemahiran membaca dan menulis, tetapi terdapat kekurangan penilaian berkesan terhadap kebolehan mendengar dan bertutur bahasa Inggeris pelajar.

Aplikasi berkesan teknologi kecerdasan buatan telah mengubah kaedah penilaian bahasa Inggeris tradisional berdasarkan peperiksaan buku tertutup, dan boleh memahami kebolehan komunikatif bahasa Inggeris pelajar pada bila-bila masa dan di mana-mana sahaja. Kecerdasan buatan boleh menganalisis secara autonomi sebutan bahasa Inggeris pelajar dan intonasi yang digunakan dalam perbualan bahasa Inggeris. Semasa ujian bahasa Inggeris pintar, satu set gambar dijana oleh sistem, dan pengambil ujian menerangkan maklumat gambar yang mereka lihat dalam bahasa Inggeris, yang boleh memeriksa secara menyeluruh keupayaan aplikasi bahasa Inggeris pelajar. Platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan boleh menyediakan penilaian objektif berdasarkan prestasi sebenar pelajar, dengan berkesan mengurangkan kesan faktor subjektif dalam kaedah pemarkahan manual tradisional.

Pembahagian mata pengetahuan yang bijak-menggalakkan pengumpulan pengetahuan. Dalam proses pembelajaran bahasa Inggeris tradisional, pelajar sering menggunakan taktik berasaskan soalan untuk meningkatkan penguasaan bahasa Inggeris peribadi mereka dan kebolehan mengambil ujian melalui pengucapan sejumlah besar perbendaharaan kata dan analisis soalan. Penubuhan platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan boleh menembusi batasan kaedah dan kandungan pembelajaran bahasa Inggeris tradisional, memperhalusi dan memisahkan kandungan pembelajaran, kebolehan pembelajaran dan kaedah pembelajaran, memberi perhatian kepada kebarangkalian korelasi antara mata pengetahuan, dan mengikut kandungan pembelajaran. dan gaya pembelajaran, tapis fokus pembelajaran dan kesukaran yang sesuai untuk pelajar. Lebih terperinci mata pengetahuan, lebih tepat diagnosis setiap pelajar, dan lebih berkesan pengajaran pendidik. Penubuhan platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan juga boleh memantau titik buta dalam pembelajaran bahasa Inggeris, mengurangkan kadar pengulangan kandungan pembelajaran dan meningkatkan kecekapan pembelajaran.

Kaedah pembelajaran bahasa Inggeris inovatif teknologi kecerdasan buatan

Pengecaman pertuturan membantu latihan mendengar dan bertutur. Bahasa adalah cara penting pertukaran maklumat antara orang Dalam proses pembelajaran bebas, teknologi pengecaman pertuturan kecerdasan buatan digunakan untuk berlatih mendengar dan bertutur bahasa Inggeris, teknologi kecerdasan buatan digunakan untuk merealisasikan interaksi bahasa, dan fungsi terjemahan mesin digunakan untuk mengukuhkan. pemahaman bahasa Inggeris. Kelajuan tindak balas platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan adalah pantas Mesin akan memberikan maklum balas yang sesuai selepas mendengar ungkapan bahasa Inggeris pelajar, yang boleh mensimulasikan senario interaksi sebenar Sebagai contoh, dalam proses latihan mendengar bahasa Inggeris, adalah perlu untuk membezakan antara perkataan dengan sebutan yang sama dan serupa, belakang[ bæk]--basikal[baik], dan [ænd]--akhir [akhir], sakit[sik]--cari[si:k], dsb. Teknologi kecerdasan buatan boleh menjadikan proses pengecaman menarik dan visual. Kedua, untuk memahami niat komunikatif dan kaedah komunikasi kedua-dua pihak dalam komunikasi silang budaya, kita boleh menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mempraktikkan bacaan dan dialog bahasa Inggeris berulang kali. Kecerdasan buatan boleh menyediakan latihan yang disasarkan berdasarkan tahap bahasa Inggeris semasa pelajar, membantu pelajar dengan cepat dan cekap memahami niat komunikatif dan kandungan teks.

Cipta suasana komunikasi untuk menyokong pembelajaran perbualan bahasa Inggeris. Teras pembelajaran bahasa Inggeris ialah berkebolehan menggunakan perbendaharaan kata bahasa dengan cekap untuk komunikasi bahasa Inggeris Oleh itu, penerapan teknologi kecerdasan buatan yang berkesan memerlukan penciptaan alat pembelajaran untuk pelajar berkomunikasi secara bebas dan memfokuskan kepada pemupukan kebolehan komunikatif bahasa Inggeris pelajar. Pembelajaran bahasa Inggeris ialah satu proses di mana amalan menjadi sempurna. Ia adalah perlu untuk mewujudkan suasana komunikasi bahasa Inggeris yang saintifik, merangsang minat pelajar dalam dialog, menyediakan pelajar dengan senario dialog bahasa Inggeris, dan memerlukan pelajar untuk berulang kali menjalankan latihan simulasi sehingga pelajar boleh menggunakan dengan mahir. kandungan dialog dan strategi komunikasi untuk mencapai tujuan komunikasi bebas.

Kecerdasan buatan pendidikan mempunyai keupayaan mobiliti tertentu dan boleh menemani pelajar bahasa Inggeris pada bila-bila masa. Sebagai contoh, pembantu guru robot guru yang terkenal memulakan perbualan bahasa Inggeris dengan pelajar bahasa Inggeris dan mengekalkan interaksi, dengan itu mencapai kesan menghiburkan dan mendidik. Teknologi kecerdasan buatan bukan sahaja boleh menggantikan komunikasi orang-ke-orang tradisional, tetapi juga menggunakan kelebihan pintarnya dalam pendidikan Contohnya, iFlytek telah melancarkan robot pendamping pintar yang boleh belajar secara proaktif mengikut kandungan pembelajaran bahasa Inggeris pelajar semasa berkomunikasi dengan pelajar. Semasa perbualan antara manusia dan mesin, robot tunjuk ajar memerhati prestasi pelajar dan segera memberikan petua perbendaharaan kata bahasa Inggeris untuk membantu pelajar melengkapkan perbualan asas bahasa Inggeris. Interaksi manusia-komputer boleh memberikan peluang latihan lisan yang lebih komprehensif Apabila mempelajari tentang perayaan tradisional Cina, kami memberi keutamaan untuk menyediakan pelajar dengan kandungan komunikasi bahasa Inggeris yang biasa digunakan: Festival Musim Bunga adalah pada bulan Januari, dan berasal daripada Festival Pertengahan Musim Gugur pada bulan Ogos , Qingming. Perayaan pada bulan April, dsb. Daripada Orang makan kuih bulan dalam Festival Pertengahan Musim Luruh (orang makan kuih bulan di Festival Pertengahan Musim Luruh), ia berasal daripada Orang makan ladu nasi di Festival Bot Naga (orang makan ladu beras di Festival Bot Naga), dsb., dan berkomunikasi dan berinteraksi di sekitar tema yang berkaitan untuk meningkatkan pembelajaran kemahiran komunikasi lisan.

Bacaan bahasa Inggeris memperkayakan pembelajaran kosa kata bahasa Inggeris. Rangsang minat untuk belajar dengan menyediakan kandungan bacaan yang kaya dan berwarna-warni, seperti fungsi pendamping maya kecerdasan buatan, yang boleh mendorong banyak pilihan kandungan bacaan yang dikumpul kepada pelajar, dan menetapkan tugasan pembelajaran berdasarkan bahan bacaan bahasa Inggeris untuk mengaplikasikan apa yang telah mereka pelajari. . Merangsang motivasi intrinsik pelajar bahasa Inggeris. Platform pembelajaran bahasa Inggeris kecerdasan buatan mempunyai banyak fungsi permainan, seperti penemuan perbendaharaan kata, pertukaran adegan, dsb., yang boleh digunakan sebagai alat bantu untuk latihan membaca. Melalui pecah tahap dan naik taraf, kandungan bacaan diperluaskan secara beransur-ansur dan kesukaran membaca ditingkatkan langkah demi langkah, menjadikan pembelajaran lebih menarik dan mencabar. Melalui aplikasi teknologi kecerdasan buatan, persekitaran pembelajaran maya diwujudkan untuk memperoleh pengalaman pembelajaran yang mengasyikkan, seperti mereka bentuk imej maya yang disukai oleh pelajar, dan berkomunikasi dan berinteraksi dengan pelajar di sekitar kandungan bacaan, berdasarkan gambar maklumat, video Maklumat untuk penciptaan artikel bahasa Inggeris. Sebagai contoh, watak cerita maya mengatakan saya sangat menikmati makanan itu (saya sangat menyukai makanan di sini), seperti..., semasa proses membaca, pelajar dapat menguasai kosa kata bahasa Inggeris yang berkaitan dengan makanan, dan seterusnya. pelajar boleh bertindak balas secara bebas Jangan makan terlalu banyak makanan ringan (Jangan makan terlalu banyak makanan ringan).

Penulisan bahasa Inggeris memupuk kemahiran organisasi bahasa. Membaca dan menulis saling melengkapi dalam pembelajaran Bahasa Inggeris Menggabungkan kandungan pengetahuan yang terlibat dalam membaca apabila mencipta artikel boleh mencapai hasil dua kali ganda dengan separuh usaha. Aplikasi berkesan teknologi kecerdasan buatan boleh menganalisis pengetahuan bahasa Inggeris pelajar semasa pada bila-bila masa dan di mana sahaja dan membangunkan tugasan penulisan yang diperibadikan. Bimbing pelajar untuk menggabungkan maklumat kontekstual artikel, menentukan topik penulisan, memupuk tabiat menulis bahasa Inggeris yang baik pelajar, dan menerbitkan artikel bahasa Inggeris yang dicipta pada platform pintar untuk berkomunikasi dan berbincang dengan peminat bahasa Inggeris yang lain. Contohnya, Festival Musim Bunga Terakhir, Li berada di Kanada (Festival Musim Bunga Terakhir, Li pergi ke Kanada) Bersalji. Li pergi meluncur (Salji turun, Li pergi meluncur). Dengan memfokuskan pada kandungan bacaan ini, teknologi kecerdasan buatan mendorong perbendaharaan kata dan ungkapan bahasa Inggeris yang biasa apabila hujan turun, dan merumuskan tugasan penulisan yang sepadan. Selepas itu, pelajar menulis dalam bahasa Inggeris melalui pengisian ayat topik dalam talian, melengkapkan contoh, terjemahan perenggan, penyalinan perenggan, ringkasan perenggan, dsb., dan menjalankan semakan pintar terhadap kerja yang telah siap, komunikasi dan perbincangan dalam talian, dsb.

Teknologi kecerdasan buatan memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris, mengubah kaedah dan proses pembelajaran bahasa Inggeris tradisional, memecahkan had masa dan ruang pembelajaran Pelajar boleh menggunakan masa yang terpecah-pecah untuk mengakses maklumat canggih dan menguasai kemahiran praktikal. Melalui aplikasi berkesan teknologi kecerdasan buatan, kami boleh mempromosikan pembelajaran mendalam dan pembelajaran peribadi pelajar, dan menggalakkan pembangunan pendidikan dan pengajaran Bahasa Inggeris yang berkesan dan tepat. Sumber pengajaran dalam talian yang kaya dengan kecerdasan buatan juga boleh menggunakan perspektif pelbagai dimensi untuk menyediakan pelajar dengan asas demonstrasi praktikal apabila mereka menghadapi kesukaran, dan secara komprehensif meningkatkan analisis bebas pelajar dan kebolehan inkuiri praktikal. Teknologi kecerdasan buatan memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris, mengubah ekologi pembelajaran, dan membawa banyak peluang dan cabaran kepada pengajaran bahasa Inggeris.

Atas ialah kandungan terperinci Perbincangan ringkas mengenai teknologi kecerdasan buatan yang memperkasakan pembelajaran bahasa Inggeris. 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)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu 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

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

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

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

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

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles