


NetEase Fuxi melancarkan robot pemuatan tanpa pemandu dan platform seni AI untuk menyediakan peluang pekerjaan kerjasama manusia-mesin untuk 100,000 orang
Robot pemuatan tanpa pemandu, aktiviti pengalaman melukis AI, jurulatih pertuturan maya, platform aktiviti metaverse...Pada Persidangan Kepintaran Buatan Sedunia (WAIC) 2023, pelbagai produk model kecerdasan buatan berskala besar NetEase muncul buat kali pertama, memfokuskan pada aplikasi kecerdasan buatan dalam kecerdasan buatan Menerajui pencapaian inovasi dalam lapisan infrastruktur, lapisan enjin, lapisan platform, lapisan model dan lapisan aplikasi. Sejak tahun ini, NetEase telah mematuhi pragmatisme dan dengan pantas mempromosikan pelaksanaan model AI besar dalam senario industri utama seperti permainan, pendidikan, industri dan muzik.
Dalam bidang perindustrian, NetEase Fuxi melancarkan robot pemuatan tanpa pemandu dan robot penggali pertama negara berdasarkan idea teori AOP dan model industri yang dibangunkan sendiri. Robot ini boleh mengambil bahagian dalam pembinaan adegan barisan hadapan seperti lombong dan kereta api.
Dalam bidang permainan, teknologi AI telah meningkatkan kecekapan kerja pautan utama, dengan peningkatan sehingga 90%. Melalui bahasa dan model grafik yang dibangunkan sendiri, AI telah berjaya meneroka kaedah permainan yang inovatif seperti NPC pintar, cubitan muka AI dan reka bentuk fesyen.
Dalam bidang Yuanverse, NetEase Yaotai melancarkan acara "Majlis Hari Lahir Ahli Alipay" Pengguna boleh membuat tempahan secara bebas dan menjemput rakan untuk meraikan hari lahir mereka di Yuanverse melalui APP Alipay. Kempen ini menarik lebih 100,000 pengguna untuk menyertai dalam 20 hari.
Ketua Pegawai Eksekutif NetEase Ding Lei berkata pada Persidangan Pembangunan Berkualiti Tinggi Ekonomi Platform Wilayah Zhejiang bahawa menerokai inovasi dan aplikasi model besar AI secepat mungkin adalah keutamaan NetEase. Difahamkan bahawa model AI besar NetEase semakin pantas untuk meliputi lebih daripada seratus senario aplikasi perindustrian Sambil mempercepatkan aplikasi inovatif, platform penyumberan ramai Fuxi Youling NetEase juga akan menyediakan 100,000 kerjaya AI baharu tahun ini, termasuk pemandu jengkaut jauh, kerja kerjasama manusia-mesin. seperti pelukis AI dan pengikat ekspresi AI. Platform ini juga akan menyediakan latihan yang disasarkan berdasarkan profil pengguna pencari kerja untuk membantu mereka meningkatkan keupayaan dan pendapatan mereka.

Pengarah teknikal NetEase Fuxi Engineering Machinery memperkenalkan bahawa robot pemuatan tanpa pemandu mempunyai penemuan teknologi dalam empat aspek:
Pertama, sistem penentududukan dan navigasi berketepatan tinggi, ketepatan kedudukan autonomi adalah lebih baik daripada kawalan komprehensif dan pemanduan automatik ketepatan adalah 15cm yang sangat baik, memberikan sokongan yang stabil dan selamat untuk operasi automatik
Kedua, skim kawalan gerakan berdasarkan pembelajaran boleh menyesuaikan dengan cepat kepada model yang berbeza, dan secara automatik boleh melakukan tindakan seperti pergerakan, pecutan dan nyahpecutan, menyodok dan memunggah , dan operasi penyodok penuh Kadar baldi mencecah lebih daripada 95%, kadar baki corong nyahcas kurang daripada 5%, dan kecekapan penyodok adalah hampir dengan tukang mahir
Ketiga, ketepatan tinggi Algoritma persepsi visual digunakan untuk merealisasikan pengesanan masa nyata bahan dalam silo dan corong Ia juga menganalisis keadaan pengeluaran secara dinamik dalam stesen pencampuran, dan ralat pemantauan masa nyata adalah kurang daripada 5%
Keempat, tinggi -teknologi pembinaan semula pemandangan ketepatan dan pemaparan digunakan untuk memulihkan adegan 3D operasi di tapak secara realistik Melalui fungsi simulasi dan ramalan adegan berkembar digital, Realisasikan kawalan holografik proses operasi dan meningkatkan kecekapan pengeluaran dan keselamatan kerja.

Danqing ialah model Cina yang dibangunkan sendiri oleh NetEase Fuxi Ia dilatih berdasarkan data korpus asli China dan data imej berkualiti tinggi NetEase sendiri Ia adalah model berskala besar domestik. Data latihan model telah melalui semakan teks dan imej yang ketat Sambil memastikan sumber data mematuhi dan kandungan yang dijana mematuhi, model tersebut mempunyai keupayaan pemahaman bahasa Cina yang lebih baik dan karya yang dihasilkan dapat memenuhi estetika Cina dengan lebih baik.
Selain itu, Danqingyue juga menyepadukan sepenuhnya aliran kerja reka bentuk seni permainan NetEase, sama ada estetika gambar yang dijana atau penghasilan gambar yang memenuhi keperluan berkualiti tinggi (seperti lukisan asli, aset seni, dll.) Ia telah menjalankan penerokaan dan penyelidikan dan pembangunan yang mendalam, serta menyokong pengguna untuk memberikan beberapa pusingan cadangan pengubahsuaian merentas teks, gambar dan mod berbilang mod lain sehingga kesan gambar yang memuaskan dijana.

Oleh itu, melalui teknologi AOP, orang ramai boleh secara selektif menyiapkan kerja yang lebih percuma dan menarik dalam talian, dan mesin boleh mempelajari kebolehan manusia dengan lebih cepat seperti persepsi, kognisi, membuat keputusan, pelaksanaan dan pembelajaran, dengan itu mencapai pelaksanaan yang lebih cekap masalah terakhir AI dan pelaksanaan robot. Bagi pembangun, mereka boleh menggunakan keupayaan ejen awam pratetap Platform Robot Fuxi Youling (termasuk anotasi data, pengeluaran seni, kawalan jentera pembinaan, dll.), atau mereka boleh membina aplikasi ejen tersuai untuk senario pembahagian industri Untuk pencari kerja, manusia -peluang pekerjaan kolaborasi mesin boleh diperolehi melalui platform penyumberan ramai Youling.
Difahamkan bahawa pada tahun ini platform itu akan menyediakan 100,000 orang peluang pekerjaan melalui kerjasama manusia-mesin Platform ini juga akan menyediakan latihan yang disasarkan berdasarkan profil pengguna pencari kerja untuk terus membantu mereka meningkatkan keupayaan dan pendapatan mereka.
Atas ialah kandungan terperinci NetEase Fuxi melancarkan robot pemuatan tanpa pemandu dan platform seni AI untuk menyediakan peluang pekerjaan kerjasama manusia-mesin untuk 100,000 orang. 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

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

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
