Rumah Peranti teknologi AI Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan 'Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan'

Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan 'Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan'

Sep 22, 2023 pm 05:29 PM
AI Inovasi pemikiran reka bentuk

Pada 21 September, dengan pembukaan Minggu Reka Bentuk Antarabangsa Beijing 2023, forum bertema "Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kecerdasan Buatan" turut diadakan di tempat tetap Minggu Reka Bentuk Antarabangsa Beijing di Zhangjiawan Design Town, Daerah Tongzhou. Lebih daripada 20 pakar dalam bidang reka bentuk dan pendidikan dari seluruh dunia bertembung dengan idea mengenai topik seperti pemikiran reka bentuk dan latihan bakat dalam era kecerdasan buatan.

Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan

Apa yang perlu ditulis semula ialah: model latihan bakat reka bentuk asal perlu dipecahkan

"Dalam era kecerdasan buatan, adakah guru seusia kita (50 atau 60 tahun) masih layak untuk mengajar pelajar reka bentuk semasa forum meja bulat, lebih daripada seorang profesor kanan jurusan reka bentuk di universiti bertanya soalan ini.

Wang Zhong, Dekan Institut Reka Bentuk dan Inovasi Bandar Akademi Seni Halus Pusat, mengingatkan orang dalam industri yang hadir untuk memikirkan sama ada pemahaman kita tentang era kecerdasan buatan cukup mendalam. "Inti era kecerdasan buatan ialah pembangunan eksponen." Wang Zhong memberi contoh konsep superposisi eksponen. Jika anda mengambil sekeping kertas A4 dan melipatnya berulang kali, pada kali ke-43, ketebalan kertas akan melebihi jarak dari bumi ke bulan. Dengan kemunculan pengkomputeran kuantum, superposisi eksponen menjadi lebih berkuasa. "Menurut 'Undang-undang New Moore', jumlah data dalam sejarah manusia berganda setiap 18 bulan. Jika kita tidak mempunyai pemahaman yang mendalam tentang perkara ini dan hanya menggunakan kecerdasan buatan sebagai alat bantu untuk reka bentuk dan pemikiran, , maka kita memandang rendah zaman ini,” katanya.

Satu set jadual yang dilukis oleh Wang Zhong menunjukkan bahawa model latihan pereka tradisional ialah gelung tertutup kreativiti-teknologi-produk-kerja. Pereka masa hadapan perlu memahami kecerdasan buatan, data besar, pengalaman pengguna, rantaian blok, IP, reka bentuk pembangunan, aplikasi platform teknologi baharu dan estetika kemanusiaan. "Hari ini kita bercakap tentang bagaimana untuk memupuk bakat dari perspektif sekolah. Anda mesti tahu bahawa latihan semasa bakat reka bentuk dan latihan pemikiran reka bentuk memerlukan pertama sekali untuk memecahkan disiplin dan halangan asal. Itu adalah model latihan bakat yang telah yang diwarisi dari era tamadun perindustrian, tidak sesuai untuk era semasa,” kata Wang Zhong.

Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan

Reka bentuk tidak lagi menjadi "paten" untuk profesional

"Wawasan dan empati adalah penting." He Renke, pengerusi jawatankuasa akademik Sekolah Reka Bentuk dan Seni Universiti Hunan, berkata terutamanya dalam era kecerdasan buatan, ini adalah kelebihan pereka manusia. Walau bagaimanapun, pandangan dan empati seperti ini tidak akan menjadi "paten" pelajar reka bentuk dan profesional reka bentuk. Dalam era kecerdasan buatan, ambang untuk reka bentuk semakin rendah. Kerana platform teknologi baharu telah mengisi jurang teknologi sebelumnya. Sesiapa yang mempunyai visi yang lebih luas dan boleh mengeluarkan arahan dengan berkesan untuk membimbing alatan reka bentuk akan menjadi pereka yang cemerlang.

"Pada masa hadapan, semua orang boleh mereka bentuk, dan semua orang boleh menjadi pereka bentuk." Berdasarkan konsensus ini, Chen Hanqing, Dekan Kehormat Pusat Pengajian Seni dan Reka Bentuk Universiti Teknologi Wuhan, meramalkan, "Akan ada lebih sedikit pelajar reka bentuk." pada masa akan datang, tetapi kursus elektif pemikiran reka bentuk akan Bilangan pelajar dari pelbagai jurusan dalam kursus akan meningkat "Kemungkinan besar pada masa hadapan, pelajar jurusan mekanik, fizik, dan sains komputer akan mengambil dua kursus. satu untuk pemikiran reka bentuk dan satu untuk ekspresi reka bentuk, supaya mereka boleh mencantum dan menyilangkan kajian asal mereka. "Beliau berkata bahawa pembelajaran silang sebegini sendiri adalah titik perubahan dalam model pendidikan.

Di tempat kejadian, Minggu Reka Bentuk Antarabangsa Beijing dan Universiti Komunikasi China bersama-sama mengeluarkan "Laporan Penyelidikan Pemikiran Reka Bentuk 2023". Laporan itu menunjukkan bahawa semakin banyak sekolah, organisasi kerajaan, perusahaan dan organisasi perundingan perniagaan di China telah menyedari kepentingan memupuk pemikiran reka bentuk. "Selain pembinaan kursus profesional, Universiti Tsinghua, Universiti Fudan, Universiti Jiaotong Barat Daya, Universiti Komunikasi, Universiti Sains dan Teknologi Shanghai, dll. semuanya telah melancarkan kursus pendidikan umum dengan 'pemikiran reka bentuk' sebagai teras." Linlin, dekan Sekolah Pemikiran Reka Bentuk di Universiti Komunikasi China, Universiti Tongji Malah dan Universiti Normal Beijing telah melaksanakan pengajaran pemikiran reka bentuk masing-masing di sekolah menengah dan sekolah rendah, menunjukkan keperluan untuk memulakan reka bentuk dari zaman kanak-kanak.

Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan

Reka bentuk kreatif dibawakan oleh bakat rentas disiplin

Pada pameran kecil yang diadakan pada majlis perasmian Minggu Reka Bentuk - "Pameran Fesyen dan Pakaian Seni Digital Berdasarkan Reka Bentuk Bantuan AIGC", kita sudah boleh melihat kreativiti bakat rentas disiplin dan hasil pasaran yang dicapai

Beijing Sklett Technology Co., Ltd. mempamerkan kasut kanak-kanak terbaharu mereka. Reka bentuk kasut ini direka, dioptimumkan dan dihasilkan oleh kecerdasan buatan melalui arahan manusia. Ahli teras pasukan syarikat datang daripada jurusan arca, reka bentuk perindustrian, mekanik dan bionik. Xu Fanglai, salah seorang pengasas, berkata semasa proses reka bentuk, pasukan itu terus memperhalusi arahan manusia dan melatih keupayaan reka bentuk kecerdasan buatan untuk merealisasikan kehendak reka bentuk manusia. Contohnya, kasut kanak-kanak kecil perlu memenuhi keperluan seperti kelembutan, sepertiga pertama daripadanya boleh dibengkokkan, kebolehnafasan, pembalut yang baik dan fabrik kapas tanpa hujung. Xu Fanglai berkata: "Lihat struktur kekisi tapaknya, ia selaras dengan gaya bahasa seni bina arkitek terkenal Zaha Hadid. Ia juga menggunakan struktur bionik parametrik, tetapi apa yang kami lakukan bukanlah bangunan besar. Ia adalah barangan keperluan harian yang kecil. Ini adalah hasil daripada penerapan pengetahuan merentas disiplin.” Produk ini memenangi anugerah reka bentuk global sebaik sahaja ia dilancarkan dan dipaparkan di platform e-dagang global utama

.

"Berbanding dengan kecerdasan buatan, manusia lebih mahir dalam penciptaan dan inovasi dari 0 hingga 1. Untuk memupuk keupayaan inovasi dan kreativiti orang ramai, amalan menyepadukan industri dan penyelidikan adalah berkesan di forum utama Minggu Reka Bentuk, Universiti Stanford Jiang Li , pengarah Pusat Kepintaran Buatan, Robotik dan Pendidikan Masa Depan, berkongsi pengalaman praktikal Stanford selama lebih setengah abad, dengan harapan dapat memberikan rujukan untuk rakan sebaya domestik.

Atas ialah kandungan terperinci Semua orang boleh mereka bentuk, visi menentukan inovasi! Forum tema minggu reka bentuk membincangkan 'Pemikiran Reka Bentuk dalam Era Kepintaran Buatan'. 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)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu 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

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

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

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

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

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

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles