


Inovasi teknologi Spark iFlytek memimpin pelbagai keupayaan dalam bidang kecerdasan buatan
Dalam era digital yang sedang berkembang pesat, model besar kecerdasan buatan, dengan kuasa pengkomputeran yang berkuasa dan keupayaan membuat keputusan yang bijak, menerajui gelombang inovasi teknologi dan perniagaan pada skala global, membentuk semula kehidupan dan industri kita dengan momentum yang pantas. Diwakili oleh Model Besar Kognitif Spark iFlytek, model ini menggunakan teknologi canggih seperti pembelajaran mendalam dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk mensimulasikan proses pemikiran manusia dan kaedah membuat keputusan, menyediakan penyelesaian yang belum pernah terjadi sebelumnya dan peluang aplikasi untuk perusahaan dan individu
Model Kognitif Spark ialah produk kecerdasan buatan yang dilancarkan oleh iFlytek, bertujuan untuk menyediakan pengguna dengan perkhidmatan pintar dan mudah. Ia menyepadukan pelbagai teknologi canggih, termasuk pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, graf pengetahuan, dsb., untuk mencapai pemahaman yang tepat dan tindak balas yang cekap kepada keperluan pengguna dalam pelbagai senario.
Pada masa ini, beribu-ribu model berskala besar telah muncul di China. Menurut laporan penilaian model berskala besar terkini yang dikeluarkan oleh MIT Technology Review, iFlytek Spark menduduki tempat pertama dalam enam kategori dan dipuji sebagai model berskala besar paling pintar di negara ini. Terdapat peserta lain dalam ulasan ini, termasuk Baidu's Wen Xinyiyan, SenseTime's Discussion dan Alibaba's Tongyi Qianwen
Penilaian ini merangkumi 8 kategori peringkat pertama iaitu pengkhususan bahasa, pengkhususan matematik, sains komprehensif, seni liberal komprehensif, pemikiran logik, keupayaan pengaturcaraan, pengetahuan komprehensif dan keselamatan. Kategori peringkat pertama ini dibahagikan kepada 126 klasifikasi peringkat kedua dan 290 label peringkat ketiga. Keseluruhan set penilaian mempunyai sejumlah 600 soalan. Untuk mengambil kira penilaian dan ujian kuantitatif dan kualitatif, kami telah menyediakan 4 jenis soalan iaitu "pilihan tunggal", "pilihan aneka", "isi tempat kosong" dan "jawapan pendek", dengan 145 soalan, 138 soalan, 136 soalan dan 181 soalan. Sistem penilaian model besar menggunakan kaedah penilaian buta untuk menilai secara objektif kecerdasan model besar domestik
Menurut keputusan di atas, iFlytek Spark menduduki tempat pertama dalam enam kategori peringkat pertama keupayaan pengaturcaraan, sains komprehensif, pemikiran logik, pengkhususan matematik, pengkhususan bahasa dan pengetahuan komprehensif, serta berprestasi baik. Ia mempunyai kelebihan yang jelas dalam penjanaan kod, keupayaan matematik, sains dan logik, dan dipanggil "pelajar sains paling pintar" kali ini.
Perlu dinyatakan bahawa iFlytek Spark telah membuka fungsi penciptaan pembantu berdasarkan keupayaan di atas. Pengguna boleh mencipta pembantu pintar eksklusif dengan cepat melalui mod arahan yang mudah. Sejak dilancarkan pada Jun tahun ini, ia telah menarik 6,000+ pasukan pembangun dan mencipta 10,000+ pembantu Spark. Pengguna boleh menggunakan arahan berstruktur, pangkalan pengetahuan domain persendirian, aplikasi Web, API dan fungsi lain mengikut keperluan peribadi mereka untuk merealisasikan pelbagai keperluan peribadi dalam penciptaan, pemasaran, pengaturcaraan, pembelajaran, perjalanan dan senario lain.
Masa depan akan menjadi milik manusia baharu yang menguasai AI! Misi iFlytek Spark adalah untuk membolehkan setiap industri dan individu menikmati dividen yang dibawa oleh era model besar, membebaskan produktiviti dan melepaskan imaginasi!
Atas ialah kandungan terperinci Inovasi teknologi Spark iFlytek memimpin pelbagai keupayaan dalam bidang 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

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

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

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
