Rumah Peranti teknologi AI Era kecerdasan semakin pantas, dan pembangunan kecerdasan buatan masih memerlukan sokongan data

Era kecerdasan semakin pantas, dan pembangunan kecerdasan buatan masih memerlukan sokongan data

May 30, 2023 pm 11:49 PM
AI Pintar Sokongan data

Pada tahun 2023, populariti kecerdasan buatan melebihi imaginasi orang ramai. Pelancaran ChatGPT mencetuskan kegilaan kecerdasan buatan. Sejak itu, beberapa siri aplikasi berdasarkan model kecerdasan buatan yang besar secara beransur-ansur menyedarkan kita bahawa kecerdasan buatan hari ini bukan lagi sekadar "pembantu suara" yang mudah, tetapi boleh membantu atau menggantikan kerja manusia tertentu dalam pelbagai industri pada tahap tertentu.

Era kecerdasan semakin pantas, dan pembangunan kecerdasan buatan masih memerlukan sokongan data

Di sebalik perkembangan pesat kecerdasan buatan, perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan berdasarkan pembelajaran mesin bergantung pada kekayaan data besar yang mendasari Model yang berkuasa memerlukan set data yang mengandungi sejumlah besar sampel sebagai asas kualiti dan kepelbagaian data akan memberi kesan yang ketara terhadap kejayaan atau kegagalan model algoritma Penyampaian data AI berketepatan tinggi bukan sahaja membantu industri AI melaksanakan senario, tetapi juga membawa pengalaman pengguna yang lebih baik, dan mempercepatkan lagi ketibaan. era pintar, memacu kuasa pengkomputeran, Penjanaan semula bidang seperti algoritma.

Dalam proses mempromosikan aplikasi praktikal kecerdasan buatan dalam bidang yang berbeza, meningkatkan standard kualiti data AI telah menjadi isu penting yang menjadi kebimbangan meluas dalam industri. Memandangkan teknologi kecerdasan buatan menembusi banyak bidang industri seperti pemanduan tanpa pemandu, penjagaan perubatan pintar dan interaksi suara, keperluan untuk dimensi data AI dan kerumitan sampel menjadi semakin tinggi. Penyelidikan IDC mendapati bahawa kumpulan pelanggan yang mengambil bahagian secara aktif dalam transformasi digital mempunyai permintaan untuk perkhidmatan data AI, antaranya lima dimensi kualiti anotasi, kecekapan anotasi, pengetahuan dan pengalaman, keselamatan data, dan kos keseluruhan membentuk keperluan keupayaan pengguna untuk data AI pembekal perkhidmatan.

Data adalah penting untuk pembangunan kecerdasan buatan. Sebagai peneraju dalam bidang perkhidmatan data kecerdasan buatan, Cloud Test Data menyasarkan keperluan data dan trend pembangunan dalam era kecerdasan buatan, dan berdasarkan perkhidmatan data latihan AI berasaskan senario yang berkualiti tinggi Melalui "triple helix". produk data, alat pemprosesan data dan perkhidmatan data, Menyediakan perkhidmatan dan strategi berasaskan senario yang cekap tinggi, berkualiti tinggi, berbilang dimensi, untuk industri seperti pemanduan pintar, bandar pintar, IoT pintar dan kewangan pintar, dan teruskan untuk menyediakan teknologi AI arus perdana seperti penglihatan komputer, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi dan graf pengetahuan Menyediakan sokongan data bernilai tinggi di lapangan.

Data Pengukuran Awan sentiasa tertumpu pada penyelidikan dan pembangunan teknologi serta kemas kini, serta telah melancarkan pencapaian teknikal seperti "Platform Anotasi Data Pengukuran Awan" dan "Sistem Pengurusan Set Data AI". Melalui inovasi struktur, kecerdasan, kejuruteraan dan produk platform anotasi yang diseragamkan, kami memperkasakan industri data latihan AI dan mereka bentuk proses pemprosesan data saintifik dan piawai daripada penciptaan tugas kepada penerimaan akhir, yang sangat mempercepatkan lelaran aplikasi berkaitan kecerdasan buatan. kitaran, membantu perusahaan meningkatkan kecekapan keseluruhan latihan data AI sebanyak 200% dan ketepatan pelabelan sehingga 99.99%. Pengeluaran berterusan data AI berasaskan senario berkualiti tingginya telah mempercepatkan pembangunan industri kecerdasan buatan dan meningkatkan dengan ketara pelaksanaan aplikasi Al berskala besar.

Dalam penggubalan piawaian industri, Data Pengukuran Awan telah mengambil bahagian dalam penyediaan "Keperluan dan Kaedah Anotasi Data Awan Titik Lidar Kenderaan Bersambung Pintar" dan "Keperluan dan Kaedah Anotasi Imej Data Kenderaan Terhubung Pintar" untuk membantu Data kecerdasan buatan perkhidmatan telah dibangunkan secara standard dalam bidang pelaksanaan. Difahamkan bahawa Data Ujian Awan turut mengambil bahagian dalam penyediaan piawaian pembangunan dan pengurusan model AI pertama di dunia yang dikeluarkan oleh Pengkomputeran Awan dan Institut Data Besar Akademi Teknologi Maklumat dan Komunikasi China (CAICT Cloud Institute), yang turut mengetengahkan Amalan Peneraju Data Ujian Awan dalam data kecerdasan buatan.

Usaha data pengukuran awan telah diiktiraf sebulat suara oleh industri dan media, dan telah memenangi "Kes Penanda Aras Aplikasi Platform Kecerdasan Buatan Kes AI Dipercayai 2022", "Anugerah Platform Perkhidmatan Terbaik Pemilihan Tahunan Kecerdasan Buatan 2022", "Star 20: 2023 China AI Data Platform Innovation Enterprise" dan anugerah berharga lain menunjukkan kemajuan dan kuasa kerasnya dalam bidang teknikal Pada masa ini, platform teknologinya telah digunakan untuk kereta, keselamatan, telefon bimbit, kelengkapan rumah, kewangan, pendidikan, runcit baharu, hartanah dan industri lain, bertindak balas dengan pantas kepada pelbagai keperluan data latihan AI dalam senario yang berbeza

.

Atas ialah kandungan terperinci Era kecerdasan semakin pantas, dan pembangunan kecerdasan buatan masih memerlukan sokongan data. 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