5 Trend Kepintaran Buatan untuk Dilihat pada 2024
Kecerdasan Buatan (AI) sedang membentuk semula dunia kita, dan ketika kita menghampiri 2024, kita menyaksikan penyepaduan AI pada kadar yang belum pernah berlaku sebelum ini. Dalam artikel ini, kami akan menyelami lima daripada aliran AI yang paling penting untuk ditonton pada tahun akan datang. Daripada kemunculan AI kuantum kepada pertimbangan etika sekitar AI, trend ini akan membentuk industri dan mempengaruhi peraturan.
1. Kecerdasan Buatan Kuantum: Merevolusikan Kecerdasan Buatan
kira detik kami bermula dengan trend kelima - Kepintaran Buatan Kuantum. Walaupun pengkomputeran kuantum mungkin terdengar seperti fiksyen sains, ia semakin menjadi realiti dalam dunia kecerdasan buatan. Komputer kuantum menggunakan qubit, yang boleh wujud dalam beberapa keadaan pada masa yang sama. Sifat ini sangat mempercepatkan keupayaan pemprosesan data. Menjelang 2024, kami menjangkakan kemajuan ketara dalam menggunakan pengkomputeran kuantum untuk menggerakkan rangkaian saraf yang lebih besar dan lebih kompleks. Ini akan merevolusikan kecerdasan buatan dan mempercepatkan pembangunan aplikasi kecerdasan buatan dengan mendayakan kuasa pengkomputeran yang tidak pernah berlaku sebelum ini.
2. Peraturan Kecerdasan Buatan: Mencari Keseimbangan
Keempat, kami mempunyai perundangan kecerdasan buatan. Perkembangan pesat kecerdasan buatan telah menarik perhatian penggubal dasar. Pada 2024, China, Kesatuan Eropah, Amerika Syarikat, India dan negara lain akan merumuskan peraturan kecerdasan buatan. Keseimbangan yang halus antara mempromosikan inovasi dan melindungi rakyat daripada potensi kesan negatif AI akan menjadi yang terpenting. Peraturan ini bertujuan untuk mewujudkan rangka kerja yang menggalakkan pembangunan kecerdasan buatan yang bertanggungjawab, memastikan teknologi tersebut memberi manfaat kepada masyarakat sambil meminimumkan risiko.
3. AI beretika: Memastikan penggunaan beretika AI
Arah aliran ketiga ialah AI beretika, yang menekankan kepentingan penggunaan AI yang bertanggungjawab. Memandangkan peranan kecerdasan buatan terus berkembang dalam kehidupan kita, pertimbangan etika menjadi kritikal. Kami memerlukan ketelusan, pendekatan yang tidak berat sebelah dan perlindungan untuk memastikan AI kekal sebagai alat untuk kebaikan. Menjelang 2024, kami menjangkakan akan melihat lonjakan permintaan untuk ahli etika AI yang membantu syarikat menyelaraskan amalan AI dengan piawaian etika. AI beretika akan memainkan peranan penting dalam mengekalkan kepercayaan dan keyakinan orang ramai terhadap aplikasi AI.
4. Kerja Tambahan: Kepintaran Buatan sebagai Pembantu Pintar anda
Mengambil tempat kedua ialah kerja kami yang dipertingkatkan. Fikirkan AI sebagai pembantu pintar anda, membantu profesional dalam pelbagai bidang. Doktor boleh mendapatkan bantuan dengan nota pesakit, peguam boleh meringkaskan undang-undang kes, pengaturcara boleh mendapatkan bantuan perisian penyahpepijatan dan pelajar boleh menyusun nota kajian mereka dengan lebih cekap. Menjelang 2024, penambahan kecerdasan manusia dan keupayaan AI di tempat kerja akan menjadi pengubah permainan, meningkatkan produktiviti dan kecekapan merentas industri.
5 AI Generasi Seterusnya: Mentakrifkan Semula Kreativiti
Sistem AI generasi akan datang boleh mencipta gambar, video dan muzik yang lebih berkuasa dan mesra pengguna. Sistem ini disepadukan dengan lancar ke dalam alat kreatif atau produktiviti kami. Menjelang 2024, sistem AI ini akan mentakrifkan semula kreativiti dan penciptaan kandungan, memberikan kita cara baharu untuk menyatakan dan berkomunikasi.
Kecerdasan buatan ialah teknologi berkuasa yang berpotensi untuk mengubah dunia kita. Pada tahun 2024, kita akan melihat penggunaan kecerdasan buatan yang lebih meluas dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, kita juga mesti mengiktiraf potensi risiko AI dan mengambil langkah untuk memastikan pembangunannya yang bertanggungjawab.
Atas ialah kandungan terperinci 5 Trend Kepintaran Buatan untuk Dilihat pada 2024. 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
1378
52
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
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
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
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
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
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
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.
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
