


Bill Gates: Pembantu AI akan mempunyai impak yang mendalam dan Google, Amazon dan lain-lain akan diganti
Menurut berita pada 23 Mei, pengasas bersama Microsoft, Bill Gates percaya bahawa syarikat terkemuka dalam bidang kecerdasan buatan berkemungkinan akan bekerja pada pembantu peribadi AI pada masa hadapan , ia boleh melaksanakan tugas tertentu untuk orang ramai.
Gates percaya: "Teknologi ini akan membawa kesan yang meluas dan mungkin secara asasnya mengubah tingkah laku pengguna. Tidak kira siapa yang memenangi perang ejen peribadi, ini adalah masalah besar, kerana anda tidak akan lagi pergi ke laman web carian , jangan sekali-kali pergi ke laman web produktiviti, dan jangan pergi ke Amazon lagi.”
Pada hari Isnin waktu tempatan, Gates mengadakan persidangan berasaskan kecerdasan buatan di San Francisco yang diadakan bersama oleh bank pelaburan Amerika Goldman Sachs dan usaha niaga institusi modal SV Angel Pembantu peribadi AI yang belum diterokai ini akan dapat memahami keperluan dan tabiat individu dan akan membantu mereka "membaca perkara yang anda tidak mempunyai masa untuk membaca," kata acara itu.
Gates meramalkan bahawa pemenang dalam bidang kecerdasan buatan masa hadapan ini adalah sama ada syarikat pemula atau gergasi teknologi, dengan kebarangkalian yang sama sebanyak 50%. Beliau berkata: "Jika Microsoft tidak menyertai ini, saya akan sangat kecewa." : "Tetapi terdapat beberapa syarikat permulaan yang telah menarik perhatian saya, termasuk Inflection.AI."
Gates berkata agensi digital masa depan yang berkuasa ini Ia akan mengambil sedikit masa sebelum ia bersedia untuk kegunaan arus perdana. Sehingga itu, syarikat itu akan terus membenamkan apa yang dipanggil teknologi AI generatif ke dalam produknya, serupa dengan ChatGPT popular OpenAI.
Gates juga membincangkan usahanya yang memfokuskan kesihatan di Yayasan Bill & Melinda Gates, mengatakan kecerdasan buatan akan mempercepatkan inovasi dalam bidang itu dan membantu membangunkan ubat-ubatan yang lebih maju.
Walaupun saintis masih tidak memahami sepenuhnya kerja dalaman otak manusia, pengasas bersama Microsoft percaya bahawa manusia semakin hampir untuk mencipta ubat yang berkesan untuk merawat penyakit seperti Alzheimer tahun.
Gates juga menyamakan keupayaan untuk menjana teknologi AI penjanaan teks yang menarik kepada penukar permainan dan yakin ia akan memberi kesan kepada pekerja kolar putih. Pada masa yang sama, beliau percaya bahawa pada masa hadapan, penggunaan robot humanoid syarikat yang lebih murah daripada pekerja manusia juga akan banyak menjejaskan pekerjaan pekerja kolar biru.
Gates bergurau: "Apabila kami mencipta robot ini, kami hanya perlu memastikan mereka tidak mendapat Alzheimer
Atas ialah kandungan terperinci Bill Gates: Pembantu AI akan mempunyai impak yang mendalam dan Google, Amazon dan lain-lain akan diganti. 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

Pada 30 Mei, Tencent mengumumkan peningkatan menyeluruh model Hunyuannya Apl "Tencent Yuanbao" berdasarkan model Hunyuan telah dilancarkan secara rasmi dan boleh dimuat turun dari kedai aplikasi Apple dan Android. Berbanding dengan versi applet Hunyuan dalam peringkat ujian sebelumnya, Tencent Yuanbao menyediakan keupayaan teras seperti carian AI, ringkasan AI, dan penulisan AI untuk senario kecekapan kerja untuk senario kehidupan harian, permainan Yuanbao juga lebih kaya dan menyediakan pelbagai ciri , dan kaedah permainan baharu seperti mencipta ejen peribadi ditambah. "Tencent tidak akan berusaha untuk menjadi yang pertama membuat model besar, Liu Yuhong, naib presiden Tencent Cloud dan orang yang bertanggungjawab bagi model besar Tencent Hunyuan, berkata: "Pada tahun lalu, kami terus mempromosikan keupayaan untuk Model besar Tencent Hunyuan Dalam teknologi Poland yang kaya dan besar dalam senario perniagaan sambil mendapatkan cerapan tentang keperluan sebenar pengguna

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

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

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

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

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

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