Tajuk Baharu: Membawa Kepintaran Buatan ke Seni Bina Tepi Sisi Peranti
Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI) telah banyak mengubah cara kita hidup dan bekerja. Walau bagaimanapun, aplikasi AI tradisional sering bergantung pada sumber pengkomputeran berkuasa pusat pengkomputeran awan, yang dalam beberapa kes boleh membawa kepada kependaman yang tinggi, isu privasi data dan pergantungan pada sambungan rangkaian. Kemunculan seni bina kecerdasan buatan tepi bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini, memperkenalkan AI pada bahagian peranti, dan memberikan peranti pintar membuat keputusan dan keupayaan analisis untuk mencapai masa nyata dan perlindungan privasi dalam lebih banyak senario
kepentingan kecerdasan buatan edge
Edge artificial intelligence ialah seni bina teknologi baru muncul yang menggunakan model dan algoritma kecerdasan buatan pada peranti, seperti penderia, kamera, telefon pintar, peranti IoT, dsb., yang membolehkan peranti ini memproses dan menganalisis data secara autonomi , Kurangkan pergantungan pada pengkomputeran awan. Seni bina ini mempunyai implikasi penting berikut: 1. Tingkatkan kelajuan tindak balas: Kepintaran buatan tepi membolehkan peranti memproses data secara setempat tanpa menghantar data ke awan untuk diproses, sekali gus mengurangkan kependaman dan meningkatkan kelajuan tindak balas. 2. Perlindungan privasi yang dipertingkatkan: Memandangkan data diproses pada peranti dan bukannya dihantar ke awan, seni bina kecerdasan buatan tepi boleh melindungi privasi pengguna dengan lebih baik dan mengurangkan risiko kebocoran data. 3. Menjimatkan sumber jalur lebar: Kepintaran buatan tepi boleh melakukan pemprosesan dan analisis data pada sisi peranti, dan hanya menghantar maklumat penting ke awan, mengelakkan penghantaran data dalam jumlah besar, dengan itu menjimatkan sumber jalur lebar. 4. Tingkatkan kestabilan sistem: Seni bina kecerdasan buatan tepi menggunakan model dan algoritma kecerdasan buatan pada bahagian peranti, membolehkan peranti melakukan pemprosesan data dan membuat keputusan secara bebas Walaupun sambungan rangkaian tidak stabil atau terganggu, sistem masih boleh beroperasi biasalah. 5. Menggalakkan pembangunan pengkomputeran tepi: Kemunculan kecerdasan buatan tepi telah menggalakkan pembangunan pengkomputeran tepi, memperluaskan keupayaan pengkomputeran daripada awan ke peranti, menyediakan lebih banyak senario dan kemungkinan aplikasi untuk semua lapisan masyarakat. Ringkasnya, kemunculan seni bina kecerdasan buatan tepi adalah sangat penting untuk meningkatkan kelajuan tindak balas, melindungi privasi, menjimatkan sumber, meningkatkan kestabilan sistem, dan menggalakkan pembangunan pengkomputeran tepi Memproses data dalam masa nyata mengurangkan kelewatan dalam penghantaran data awan dan belakang Ia amat sesuai untuk aplikasi dengan keperluan masa nyata yang tinggi, seperti pengurusan trafik bandar pintar, pengeluaran perindustrian, dsb.
Perlindungan privasi: Menolak pemprosesan dan analisis data ke sisi peranti boleh mengelakkan penghantaran data sensitif melalui Internet dan membantu melindungi privasi pengguna.
- Kecekapan penggunaan sumber: Kepintaran buatan Edge menggunakan sepenuhnya sumber pengkomputeran pada sisi peranti, mengurangkan beban pusat pengkomputeran awan dan meningkatkan kecekapan penggunaan sumber.
- Komponen utama seni bina edge AI
Untuk melaksanakan edge AI, seni bina lengkap diperlukan, termasuk komponen utama berikut:
ini
- Model kecerdasan buatan tempatan: Model kecerdasan buatan yang direka bentuk dan dioptimumkan untuk senario aplikasi yang berbeza, yang boleh dilaksanakan pada bahagian peranti untuk pemprosesan data, analisis dan membuat keputusan.
- Platform pengkomputeran tepi: Untuk menyokong operasi model kecerdasan buatan tempatan, platform pengkomputeran tepi diperlukan yang boleh mengurus dan menyelaraskan tugas pada peranti tepi sambil menyediakan pengurusan sumber pengkomputeran yang cekap.
- Komunikasi dan kerjasama data: Komunikasi dan kerjasama data diperlukan antara peranti tepi dan dengan awan untuk memastikan prestasi sistem keseluruhan.
Tinjauan Masa Depan
Dengan perkembangan pesat teknologi IoT dan 5G, prospek kecerdasan buatan edge sangat luas. Kita boleh menjangkakan kecerdasan buatan kelebihan memainkan peranan yang lebih besar dalam bidang masa hadapan seperti pengangkutan pintar, kilang pintar dan penjagaan kesihatan pintar. Pada masa yang sama, dengan kemajuan teknologi perkakasan, kuasa pengkomputeran peranti akan terus bertambah baik, dan model kecerdasan buatan yang lebih kompleks boleh digunakan pada peranti tepi, dengan itu merealisasikan senario aplikasi yang lebih kaya. Evolusi berterusan seni bina kecerdasan buatan tepi akan membawa kita era baharu lebih banyak kecerdasan, kecekapan dan perlindungan privasi
Atas ialah kandungan terperinci Tajuk Baharu: Membawa Kepintaran Buatan ke Seni Bina Tepi Sisi Peranti. 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

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

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
