Ensiklopedia Pintar |. Kepintaran buatan pelbagai mod dan aplikasinya
Gambaran Keseluruhan Kepintaran Buatan Multimodal
Kepintaran Buatan Pelbagai Mod ialah teknologi kecerdasan buatan yang boleh memproses dan memahami pelbagai jenis data input, seperti teks, gambar, suara dan video. Berbanding dengan AI mod tunggal tradisional, AI berbilang modal boleh memahami dan memproses maklumat dengan lebih komprehensif kerana ia boleh mempertimbangkan maklumat daripada berbilang sumber input secara serentak. Kepintaran buatan multimodal mempunyai pelbagai aplikasi. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, kecerdasan buatan pelbagai mod boleh menganalisis kandungan teks dan ciri imej secara serentak untuk memahami maksud teks dengan lebih tepat. Dalam bidang pengecaman imej dan analisis video, kecerdasan buatan pelbagai mod secara serentak boleh mempertimbangkan ciri visual imej dan ciri bunyi pertuturan untuk mencapai pengiktirafan dan analisis yang lebih tepat. Di samping itu, AI multimodal mempunyai banyak kelebihan lain.
Kecerdasan buatan pelbagai mod biasanya menggunakan teknologi seperti pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf untuk memproses pelbagai jenis data. Contohnya, anda boleh menggunakan rangkaian saraf konvolusi (CNN) untuk memproses data imej, rangkaian saraf berulang (RNN) untuk memproses data pertuturan dan teks, dan model pengubah untuk memproses data jujukan, dsb. Teknologi ini boleh digunakan untuk menggabungkan data daripada modaliti yang berbeza bersama-sama untuk memberikan pemahaman dan analisis yang lebih tepat dan komprehensif.
Kecerdasan buatan pelbagai mod digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, pengecaman pertuturan, teknologi bantuan pintar, dll. Ia boleh digunakan dalam pelbagai senario seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, pemahaman kandungan video, diagnosis perubatan dan sistem interaktif pintar.
Dalam penyelidikan dan amalan, pembangunan kecerdasan buatan pelbagai mod sentiasa berkembang, membolehkan sistem kecerdasan buatan untuk mensimulasikan persepsi pelbagai deria manusia dengan lebih baik dan keupayaan pemahaman, sekali gus meningkatkan kesan aplikasi dan aplikasi kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang permohonan. Melalui kecerdasan buatan pelbagai mod, kita boleh memperoleh maklumat deria yang lebih kaya dan keupayaan pemahaman, dengan itu meningkatkan kesan aplikasi dan skop kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang.
Aplikasi kecerdasan buatan pelbagai mod
AI mewakili pendekatan termaju ini membolehkan model kecerdasan buatan memahami dan menghuraikan senario kehidupan sebenar yang kompleks dan digunakan secara meluas dalam pelbagai industri. Daripada kereta pandu sendiri kepada penjagaan kesihatan, AI multimodal sedang merevolusikan cara kita berinteraksi dengan teknologi dan menyelesaikan masalah yang kompleks.
Kereta Pandu Sendiri:
Salah satu aplikasi kecerdasan buatan pelbagai mod yang paling menonjol ialah pembangunan kereta pandu sendiri. Kenderaan ini bergantung pada gabungan penderia, kamera, lidar, radar dan sumber data lain untuk mengesan persekitaran mereka dan membuat keputusan dalam masa nyata. Dengan menyepadukan data daripada pelbagai modaliti, sistem AI boleh mengenal pasti objek, pejalan kaki, papan tanda jalan dan elemen penting lain dalam persekitaran pemanduan dengan tepat, membolehkan navigasi yang selamat dan cekap. Untuk elemen utama kereta pandu sendiri seperti mengenal pasti objek, pejalan kaki, papan tanda jalan, papan tanda jalan dan persekitaran pemanduan, sistem kecerdasan buatan boleh menyepadukan berbilang mod data, seperti penderia, kamera, lidar, radar dan sumber data lain mencapai pengenalan yang tepat dan membuat keputusan yang cepat, menghasilkan navigasi yang selamat dan cekap.
Pengecaman emosi:
Mensasarkan masalah kecerdasan buatan pelbagai mod yang menggabungkan ekspresi wajah, nada dan data isyarat fisiologi untuk membuat kesimpulan dengan tepat emosi manusia, ia mengubah bidang pengecaman emosi. Teknologi ini mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang seperti perkhidmatan pelanggan, pemantauan kesihatan mental, dan interaksi manusia-komputer. Dengan memahami keadaan emosi pengguna, sistem AI boleh memperibadikan respons, meningkatkan komunikasi dan meningkatkan pengalaman pengguna. Pada masa yang sama, teknologi juga boleh memperibadikan respons, meningkatkan komunikasi dan meningkatkan pengalaman pengguna. Menyasarkan industri dan bidang yang berbeza, sistem AI boleh memperibadikan respons, meningkatkan komunikasi dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Pengecaman Pertuturan:
Pengecaman pertuturan merupakan satu lagi bidang di mana kecerdasan buatan pelbagai mod telah mencapai kemajuan yang ketara. Dengan menyepadukan data audio dengan maklumat kontekstual daripada teks dan imej, model AI boleh mencapai keupayaan pengecaman pertuturan yang lebih tepat dan berkuasa. Teknologi ini boleh digunakan pada pembantu maya, perkhidmatan transkripsi, terjemahan bahasa dan alat bantuan, membolehkan komunikasi lancar merentas bahasa dan mod.
Menjawab Soalan Visual:
Menjawab Soalan Visual (VQA) ialah bidang penyelidikan antara disiplin yang menggabungkan penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk menjawab soalan tentang imej. AI multimodal memainkan peranan penting dalam VQA dengan menganalisis maklumat visual dan teks untuk menjana respons yang tepat kepada pertanyaan pengguna. Teknologi ini boleh digunakan pada kapsyen imej, carian imej berasaskan kandungan dan carian visual interaktif, membolehkan pengguna berinteraksi dengan data visual secara lebih intuitif.
Penyepaduan data:
Kepintaran buatan pelbagai mod boleh mencapai penyepaduan lancar sumber data heterogen, membolehkan sistem kecerdasan buatan menggunakan pelbagai maklumat untuk membuat keputusan dan penyelesaian masalah. Dengan menggabungkan data teks, imej, video dan penderia, model AI boleh mengekstrak cerapan berharga, mengesan corak dan menemui korelasi tersembunyi dalam set data yang kompleks. Keupayaan ini boleh digunakan pada analisis data, risikan perniagaan dan pemodelan ramalan merentas pelbagai industri.
Teks ke Imej:
Satu lagi aplikasi menarik AI multimodal ialah menjana imej daripada penerangan teks. Teknologi ini, yang dipanggil sintesis teks ke imej, memanfaatkan model generatif lanjutan untuk mencipta imej realistik berdasarkan input teks. Daripada menjana karya seni kepada mereka bentuk persekitaran maya, sintesis teks ke imej mempunyai pelbagai aplikasi dalam industri kreatif, permainan, e-dagang dan penciptaan kandungan.
Penjagaan kesihatan:
Dalam penjagaan kesihatan, AI multimodal merevolusikan diagnosis, rawatan dan penjagaan pesakit dengan menyepadukan data daripada rekod kesihatan elektronik, imej perubatan, maklumat genetik dan hasil yang dilaporkan pesakit. Sistem penjagaan kesihatan dipacu AI boleh menganalisis data berbilang mod untuk meramalkan risiko penyakit, membantu dalam tafsiran imej perubatan, memperibadikan pelan rawatan dan memantau kesihatan pesakit dalam masa nyata. Teknologi ini berpotensi untuk meningkatkan hasil penjagaan kesihatan, mengurangkan kos dan meningkatkan kualiti penjagaan keseluruhan.
Pendapatan Imej:
AI berbilang mod membolehkan perolehan imej yang cekap dengan menggabungkan pertanyaan teks dengan ciri visual untuk mencari pangkalan data imej yang besar. Teknologi ini, yang dipanggil pengambilan imej berasaskan kandungan, membolehkan pengguna mencari imej yang berkaitan berdasarkan persamaan semantik, pengecaman objek dan estetika visual. Daripada carian produk e-dagang kepada pengurusan aset digital, pengambilan imej berasaskan kandungan mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang yang pengambilan maklumat visual adalah penting.
Pemodelan:
AI berbilang mod membantu mencipta model AI yang lebih komprehensif dan tepat dengan menyepadukan data daripada pelbagai modaliti semasa latihan dan inferens. Dengan belajar daripada sumber maklumat yang berbeza, model multimodal boleh menangkap perhubungan dan kebergantungan yang kompleks dalam data, dengan itu meningkatkan prestasi dan generalisasi merentas tugas. Keupayaan ini boleh digunakan untuk pemahaman bahasa semula jadi, penglihatan komputer, robotik dan penyelidikan pembelajaran mesin.
Ringkasan
Kecerdasan buatan pelbagai mod sedang membawa kepada era baharu sistem pintar yang mampu memahami dan berinteraksi dengan dunia dengan cara yang lebih seperti manusia. Daripada kereta pandu sendiri dan pengiktirafan emosi kepada penjagaan kesihatan dan mendapatkan semula imej, aplikasi AI multimodal adalah luas dan pelbagai, menyediakan penyelesaian transformatif kepada cabaran kompleks merentas industri. Memandangkan penyelidikan dalam bidang ini terus berkembang, kami menjangkakan untuk melihat lebih banyak aplikasi dan penemuan inovatif pada masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Ensiklopedia Pintar |. Kepintaran buatan pelbagai mod dan aplikasinya. 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

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 |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

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 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
