


Hehe Maklumat berganding bahu dengan Pusat Pengajian Sains Komputer di Central South University untuk meneroka isu latihan bakat AI
Baru-baru ini, Hehe Information telah dijemput ke Central South University untuk membincangkan model kerjasama perusahaan-sekolah dan pertukaran teknologi kecerdasan buatan dengan pakar dari Pusat Pengajian Sains Komputer. Xia Jiazhi, timbalan dekan Pusat Pengajian Sains Komputer Universiti Selatan Selatan, Profesor Gao Jianliang dari Pusat Pengajian Sains Komputer, Profesor Madya Terhormat Wu Wei, tutor siswazah Kan Shichao, Pengarah R&D Bahagian Inovasi Pintar Maklumat Hehe Chang Yang, dan Dr . kerjasama
Shichao Kan berkongsi topik teknikal yang berkaitan dengan model besar berbilang modal dan menyatakan bahawa teknologi model besar boleh membantu menyelesaikan masalah pemprosesan data. Beliau percaya bahawa penjanaan data dialog imej adalah hala tuju penyelidikan yang penting dalam bidang berkaitan Ia adalah perlu untuk menjana berbilang pusingan data dialog berdasarkan imej input dan menilai data yang dihasilkan. Dengan memperhalusi data dialog berbilang pusingan yang dijana, pasukan itu meningkatkan keupayaan komprehensif jawapan soalan imej dan penunjuk ujian berkaitan penerangan sehingga 8.06%
Wu Wei berkongsi kemajuannya mengenai topik penyelidikan "Pengiraan Persamaan Data Jarang Berdimensi Tinggi Massive". Beliau menegaskan bahawa ahli akademik mungkin memberi lebih perhatian kepada ketepatan, tetapi dalam operasi sebenar, jika kita boleh meningkatkan kecekapan masa dan kecekapan ruang sambil mengurangkan sedikit ketepatan, ini akan mempunyai nilai aplikasi yang sangat praktikal. Kunci kepada pelaksanaan dan penyelidikan teknologi terletak pada keperluan senario aplikasi, yang memerlukan keseimbangan antara masa, ketepatan dan ruang
Gao Jianliang menjelaskan pencapaian berkaitan Central South University dalam bidang penyelidikan pembelajaran mesin automatik. Beliau berkata: "Memandangkan banyak pilihan model rangkaian pembelajaran mendalam pada masa ini, kami komited untuk menyelesaikan kesukaran memilih model yang sesuai untuk tugas penyelidikan. Kami mencadangkan hasil penyelidikan pembelajaran mesin automatik untuk dipadankan secara automatik dengan model rangkaian yang paling sesuai dengan mengekstrak ciri tugas dan tahap rangkaian tertentu, dengan itu mengurangkan masa penyahpepijatan model dan meningkatkan kecekapan penyelidikan.”
Xia Jiazhi memperkenalkan projek pengajaran kelas Turing Sekolah Sains Komputer di Central South University dari perspektif memupuk bakat kecerdasan buatan. Beliau menyatakan harapan agar perusahaan dan sekolah dapat bekerjasama untuk menginovasi langkah latihan, mencapai integrasi industri-universiti, dan menyediakan pelajar kursus praktikal dan pengajaran bilik darjah supaya mereka boleh mempunyai pemahaman yang mendalam tentang pembangunan perniagaan dan aplikasi perusahaan sebenar
"Hehe Maklumat sentiasa mementingkan pertukaran teknikal dan pelaksanaan penyelidikan dengan universiti. Ia bukan sahaja mengekalkan hubungan kerjasama penyelidikan saintifik jangka panjang dengan Universiti Teknologi China Selatan, tetapi juga mempunyai kerjasama projek dan penyelidikan teknikal yang mendalam dengan banyak pihak. universiti tempatan terkemuka." Hehe Perisikan Maklumat Chang Yang, Pengarah R&D Bahagian Inovasi, berkata bahawa beliau mendapat banyak manfaat daripada dijemput ke Central South University untuk seminar teknikal dan pertukaran. Topik penyelidikan guru universiti boleh digabungkan dengan baik dengan perniagaan praktikal aplikasi. Hehe Maklumat sentiasa mementingkan pertukaran teknikal dengan universiti dan aplikasi praktikal penyelidikan. Kami bukan sahaja mempunyai kerjasama jangka panjang dengan Universiti Teknologi China Selatan, tetapi juga menjalankan kerjasama projek dan penyelidikan teknikal yang mendalam dengan banyak universiti tempatan terkemuka. Chang Yang, Pengarah R&D Bahagian Inovasi Pintar Maklumat Hehe, berkata beliau telah dijemput ke Central South University untuk seminar teknikal dan pertukaran dan mendapat banyak keuntungan. Topik penyelidikan guru universiti boleh digabungkan dengan baik dengan aplikasi perniagaan praktikal
Hehe Maklumat ialah syarikat teknologi kecerdasan buatan dan data besar, memfokuskan pada pembangunan dan aplikasi pengecaman teks pintar, pemprosesan imej, pemprosesan bahasa semula jadi, graf pengetahuan dan perlombongan data besar serta teknologi lain. Produk dan penyelesaian berkaitan kami telah digunakan secara matang dalam hampir 30 industri seperti kewangan, pembuatan, peruncitan dan logistik, dan telah menyediakan perkhidmatan kepada ratusan juta pengguna di lebih 100 negara dan wilayah di seluruh dunia. Kami amat percaya bahawa bakat adalah teras pembangunan teknologi Pada masa hadapan, Hehe Information akan terus bekerjasama dengan kolej dan universiti yang cemerlang untuk membina sistem latihan yang sistematik untuk memupuk bakat yang lebih inovatif
.Koresponden He He
Atas ialah kandungan terperinci Hehe Maklumat berganding bahu dengan Pusat Pengajian Sains Komputer di Central South University untuk meneroka isu latihan bakat AI. 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 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
