Jadual Kandungan
Inovasi Kepintaran Buatan
1. Diagnosis Perubatan Dipertingkatkan Kecerdasan Buatan
2. Pembelajaran peribadi dan kecerdasan buatan
3. Pembantu Maya AI Lanjutan
4. Kebangkitan kereta pandu sendiri
5. Perkhidmatan kewangan yang dipacu oleh kecerdasan buatan
6. Gunakan kecerdasan buatan untuk mengukuhkan keselamatan rangkaian
7. Kandungan Dijana Kecerdasan Buatan
8. Pembaharuan Kepintaran Buatan Pertanian
9. Gunakan kecerdasan buatan untuk mencapai terjemahan bahasa yang lancar
10. Sokongan Kesihatan Mental Bantuan Kecerdasan Buatan
Aplikasi Kepintaran Buatan di Dunia Nyata
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI 10 Inovasi Kecerdasan Buatan Terbaik yang Perlu Anda Tonton pada 2024

10 Inovasi Kecerdasan Buatan Terbaik yang Perlu Anda Tonton pada 2024

Feb 19, 2024 pm 07:20 PM
AI keselamatan rangkaian

Kecerdasan buatan (AI) bukan lagi sekadar bualan, tetapi sebahagian penting dalam kehidupan seharian. Sepanjang tahun lalu, kecerdasan buatan telah digunakan secara meluas dalam semua bidang masyarakat, mengubah cara kita hidup, bekerja dan berinteraksi dengan teknologi.

10 Inovasi Kecerdasan Buatan Terbaik yang Perlu Anda Tonton pada 2024

Kami akan membincangkan sepuluh inovasi kecerdasan buatan teratas yang mungkin muncul pada 2024, menerima inovasi ini dan bersedia untuk masa depan.

Inovasi Kepintaran Buatan

1. Diagnosis Perubatan Dipertingkatkan Kecerdasan Buatan

Bidang perubatan sedang mengalami perubahan besar, yang kebanyakannya didorong oleh teknologi kecerdasan buatan. Menjelang 2024, sistem kecerdasan buatan dijangka menganalisis data perubatan yang kompleks dengan ketepatan yang sangat tinggi, membolehkan diagnosis penyakit yang lebih awal dan lebih tepat, memberikan cadangan rawatan yang lebih berkesan dan meningkatkan prognosis pesakit.

2. Pembelajaran peribadi dan kecerdasan buatan

Bidang pendidikan berkembang ke arah pemperibadian, dan kecerdasan buatan memainkan peranan penting. Menjelang 2024, platform pendidikan dipacu AI akan disesuaikan dengan gaya dan keperluan pembelajaran unik pelajar, menjadikan pendidikan lebih menarik dan berkesan. Teknologi ini akan memberi kesan yang mendalam kepada pelajar dari semua peringkat umur.

3. Pembantu Maya AI Lanjutan

Menjelang 2024, pembantu maya AI seperti Siri dan Alexa akan menjadi lebih pintar dan lebih intuitif. Mereka akan memahami dan bertindak balas terhadap perintah manusia secara lebih semula jadi dan mempunyai kesedaran kontekstual yang lebih besar, dengan itu meningkatkan peranan mereka dalam kehidupan seharian kita.

4. Kebangkitan kereta pandu sendiri

Menjelang 2024, kereta pandu sendiri akan menjadi lebih popular, memberikan kita kaedah pengangkutan yang lebih selamat dan cekap. Algoritma AI akan terus bertambah baik, mengurangkan kemalangan yang disebabkan oleh kesilapan manusia dan mengoptimumkan aliran trafik.

5. Perkhidmatan kewangan yang dipacu oleh kecerdasan buatan

Industri kewangan dengan pantas menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Menjelang 2024, penasihat pelaburan berasaskan kecerdasan buatan akan menjadi perkara biasa, memberikan nasihat pelaburan yang diperibadikan kepada lebih ramai orang.

6. Gunakan kecerdasan buatan untuk mengukuhkan keselamatan rangkaian

Memandangkan ancaman rangkaian terus berkembang, kecerdasan buatan menjadi tonggak penting keselamatan rangkaian. Menjelang tahun 2024, sistem keselamatan dipacu kecerdasan buatan akan menjadi lebih berkesan dalam mengesan dan bertindak balas terhadap serangan siber, melindungi aset digital dan privasi kami dengan berkesan.

7. Kandungan Dijana Kecerdasan Buatan

2024 akan membawa kepada anjakan paradigma dalam alat yang dipacu oleh Kecerdasan Buatan akan dapat menjana kandungan bertulis, karya seni dan muzik yang berkualiti tinggi, yang akan memberikan pencipta dengan Broad yang lebih baik. ruang kreatif dan proses penghasilan kandungan yang dipermudahkan.

8. Pembaharuan Kepintaran Buatan Pertanian

Inovasi Kepintaran Buatan sedang menyelesaikan cabaran global utama seperti keselamatan makanan. Dalam pertanian, sistem dipacu AI akan mengoptimumkan pengurusan tanaman, meningkatkan hasil, mengurangkan penggunaan sumber dan memacu amalan pertanian yang lebih mampan.

9. Gunakan kecerdasan buatan untuk mencapai terjemahan bahasa yang lancar

Menjelang 2024, kecerdasan buatan akan memecahkan halangan bahasa. Alat terjemahan yang dikuasakan oleh kecerdasan buatan akan menjadi lebih tepat dan segera, membolehkan komunikasi merentas bahasa yang lebih lancar, menggalakkan pertukaran budaya dan memudahkan interaksi perniagaan global.

10. Sokongan Kesihatan Mental Bantuan Kecerdasan Buatan

Kesihatan mental menerima perhatian yang sewajarnya, dan kecerdasan buatan akan memainkan peranan penting dalam bidang ini. Menjelang 2024, chatbot dan apl dikuasakan AI akan menyediakan sokongan dan rawatan kesihatan mental, meningkatkan akses kepada penjagaan.

Aplikasi Kepintaran Buatan di Dunia Nyata

Impak kecerdasan buatan terhadap kehidupan seharian kita adalah luas dan pelbagai rupa. Berikut ialah beberapa bidang aplikasi yang boleh kita fokuskan pada tahun 2024:
  • Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Model NLP yang dipacu oleh kecerdasan buatan seperti GPT-3 boleh menjana teks seperti manusia, memacu chatbots dan melaksanakan perkhidmatan terjemahan bahasa. Ia juga digunakan untuk analisis sentimen, ringkasan kandungan, dsb.
  • Penglihatan Komputer: Kepintaran Buatan telah merevolusikan analisis imej dan video. Kereta pandu sendiri menggunakan penglihatan komputer untuk mengesan persekitaran mereka, sistem pengecaman muka melindungi telefon pintar kami dan faedah pengimejan perubatan daripada diagnostik AI.
  • Penjagaan kesihatan: AI membantu profesional perubatan mendiagnosis penyakit, mengesyorkan rawatan dan menganalisis sejumlah besar data pesakit untuk mengenal pasti trend dan cerapan. Terutama semasa pandemik COVID-19, ia telah terbukti tidak ternilai.
  • E-dagang: Peruncit dalam talian menggunakan kecerdasan buatan untuk enjin pengesyoran untuk mengesyorkan produk berdasarkan gelagat dan pilihan pengguna, meningkatkan pengalaman membeli-belah dan meningkatkan jualan.
  • Perkhidmatan Kewangan: Algoritma kecerdasan buatan menganalisis data kewangan untuk mengesan penipuan, mengoptimumkan strategi perdagangan dan memberikan nasihat kewangan yang diperibadikan melalui penasihat robo.
  • Pembuatan: Robot dan sistem automasi dipacu kecerdasan buatan memperkemas proses pengeluaran dan meningkatkan kecekapan serta kualiti produk.
  • Industri Hiburan: Kepintaran Buatan digunakan dalam industri permainan untuk mencipta watak realistik dan mengoptimumkan pengalaman permainan. Ia juga memacu algoritma pengesyoran kandungan pada platform penstriman.
  • Pengangkutan: Kenderaan pandu sendiri menggunakan kecerdasan buatan untuk navigasi dan membuat keputusan masa nyata, yang berpotensi mengurangkan kemalangan yang disebabkan oleh kesilapan manusia.

Ringkasan

2024 akan menjadi tahun yang luar biasa untuk inovasi kecerdasan buatan, dengan kemajuan yang akan memberi kesan kepada hampir setiap aspek kehidupan kita. Daripada penjagaan perubatan kepada pendidikan, daripada pengangkutan kepada penciptaan kandungan, kecerdasan buatan akan mengubah sepenuhnya cara kita hidup dan bekerja.

Harapi inovasi AI yang akan datang ini dan bersedia untuk masa depan yang penuh dengan keseronokan dan perubahan. Apabila kita memasuki tahun 2024, jelas bahawa kecerdasan buatan akan menjadi sebahagian daripada laluan kita ke hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci 10 Inovasi Kecerdasan Buatan Terbaik yang Perlu Anda Tonton pada 2024. 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

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