


Zuoyebang sedang menguji model pendidikan yang besar secara dalaman, dan telah mempunyai beberapa pencapaian kecerdasan buatan
Menurut berita dari Duozhi.com pada 6 Jun, menurut berita 36Kr, Zuoyebang kini sedang menguji model pendidikan besar berdasarkan pasaran China, termasuk penyelesaian masalah pelbagai disiplin, pembetulan komposisi bahasa Cina dan Inggeris, dialog pelbagai bahasa arah, dsb. Senario aplikasi termasuk APP alat, perkakasan pintar, buku dan perniagaan lain. Orang dalam Zuoyebang mengesahkan berita itu kepada Duozhi.com.
Difahamkan Zuoyebang melancarkan projek model pendidikan penyelidikan kendiri berskala besar pada awal tahun ini, dan menggerakkan elit teknikal daripada pelbagai modul perniagaan untuk membentuk pasukan asal. Pada Mac tahun ini, Zuoyebang mengumumkan dalam e-mel dalaman bahawa ia sekali lagi akan meningkatkan pelaburan dan menyesuaikan struktur organisasinya. Pada masa ini, projek itu diketuai oleh CTO Luo Liang untuk menyediakan sokongan asas R&D dan pembinaan hala tuju am AIGC, dan dana R&D diperuntukkan dengan keutamaan.
Duozhi.com belajar daripada tapak web pengambilan Zuoyebang dan pelbagai platform pengambilan bahawa pada masa ini, Zuoyebang sedang merekrut jurutera algoritma pembelajaran mendalam dengan segera, jurutera algoritma NLP, jurutera algoritma pengesyoran pengiklanan, dsb. Dua bulan lalu, Zuoyebang turut merekrut jurutera algoritma pertuturan. Telah disebut dalam huraian kerja jurutera algoritma NLP bahawa dia akan mengambil bahagian dalam penerokaan dan penyelidikan gabungan LLM dan model mendalam dalam senario aplikasi, dan bertanggungjawab untuk kerja khusus seperti latihan model, penalaan halus dan gesaan.
(Tangkapan skrin halaman pengambilan Zuoyebang)
Dari perspektif pengambilan, Zuoyebang meningkatkan penerokaan kecerdasan buatannya. Duozhi.com mengetahui bahawa Zuoyebang telah mencapai kemajuan yang besar dalam aplikasi peringkat produk seperti keupayaan menyelesaikan masalah, pembetulan komposisi bahasa Cina dan Inggeris serta Soal Jawab pengetahuan.
Pada masa ini, nama model Zuoyebang belum disahkan, dan difahamkan permohonan itu sedang dijalankan.
Dozhi.com mengetahui bahawa dalam dua tahun yang lalu, Zuoyebang telah membuat beberapa pencapaian ke arah kecerdasan buatan:
Pertama, dalam arah visual, teknologi pengecaman teks OCR dalam bank soalan adalah sangat matang, malah menyelesaikan kekaburan, kecondongan, piksel rendah, gangguan dan situasi lain. Selain itu, dari segi visual, Zuoyebang juga telah membangunkan teknologi pemulihan kertas ujian AI , yang memulihkan kertas ujian yang telah disiapkan oleh pelajar dan diperbetulkan oleh guru ke dalam versi elektronik asal , meninggalkan versi Cetakan asal. Pada masa ini, teknologi ini telah digunakan untuk mesin meow.
Kedua, bank soalan melaksanakan analisis dan membuat inferens. Jika bahasa Cina mempunyai keupayaan menyelesaikan masalah secara automatik, matematik juga boleh menyelesaikan masalah secara automatik dan termasuk langkah penyelesaian masalah dalam bahasa Inggeris, pemilihan dan isikan-kosong semuanya boleh dianalisis secara automatik.
Ketiga, dari segi suara dan teknologi NLP, Zuoyebang mempunyai sistem ulasan pintar dan sintesis pertuturan yang diperibadikan. Contohnya, dalam kursus literasi, tutor boleh menggunakan sintesis pertuturan untuk memberikan komen yang diperibadikan kepada pelajar, yang meningkatkan kecekapan tutor.
Daripada penerokaan teknologi ini, kita dapat melihat bahawa tidak hairanlah Zuoyebang membangunkan model pendidikan yang besar.
Pada masa ini, ramai dalam industri pendidikan membangunkan model besar Contohnya, TAL sedang membangunkan model matematik besar MathGPT, dan Youdao telah membangunkan model pendidikan "Ziyue"... Gaya Zuoyebang terbiasa dengan berbilang baris. operasi dan penemuan pelbagai aspek , model besar kumpulan kerja rumah ini juga menguji senario yang berbeza.
Boleh dikatakan model besar telah mengilhamkan satu lagi pusingan inovasi dalam industri pendidikan. (Raja Dozhi.com)
Atas ialah kandungan terperinci Zuoyebang sedang menguji model pendidikan yang besar secara dalaman, dan telah mempunyai beberapa pencapaian kecerdasan buatan. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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

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
