SKハイニックスは8月6日に12層HBM3E、321層NANDなどのAI関連新製品を展示する。

このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

6月24日の当サイトのニュースによると、韓国メディアBusinessKoreaは、SKハイニックスが6月16日から20日まで米国ハワイで開催されたVLSI 2024サミットで3D DRAM技術に関する最新の研究論文を発表したと業界関係者が明らかにしたと報じた。この論文でSK Hynixは、5層積層型3D DRAMのメモリ歩留まりが56.1%に達し、実験で使用した3D DRAMは現行の2D DRAMと同様の特性を示したと報告している。報告書によると、メモリセルを水平に配置する従来のDRAMとは異なり、3D DRAMはセルを垂直に積み重ねて同じ空間内でより高い密度を実現します。しかし、SKハイニックスは

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

フロントエンド開発の世界では、VSCode はその強力な機能と豊富なプラグイン エコシステムにより、数多くの開発者に選ばれるツールとなっています。近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、VSCode 上の AI コード アシスタントが登場し、開発者のコ​​ーディング効率が大幅に向上しました。 VSCode 上の AI コード アシスタントは雨後のキノコのように出現し、開発者のコ​​ーディング効率を大幅に向上させました。人工知能テクノロジーを使用してコードをインテリジェントに分析し、正確なコード補完、自動エラー修正、文法チェックなどの機能を提供することで、コーディング プロセス中の開発者のエラーや退屈な手作業を大幅に削減します。今日は、プログラミングの旅に役立つ 12 個の VSCode フロントエンド開発 AI コード アシスタントをお勧めします。

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日（8月1日）ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

どんな時でも集中力は美徳です。著者 | 編集者 Tang Yitao | 人工知能の復活により、ハードウェア革新の新たな波が起きています。最も人気のある AIPin は前例のない否定的なレビューに遭遇しました。マーケス・ブラウンリー氏（MKBHD）はこれを、これまでレビューした中で最悪の製品だと評したが、ザ・ヴァージの編集者デイビッド・ピアース氏は、誰にもこのデバイスの購入を勧めないと述べた。競合製品である RabbitR1 はそれほど優れていません。この AI デバイスに関する最大の疑問は、これが明らかに単なるアプリであるのに、Rabbit は 200 ドルのハードウェアを構築したということです。多くの人がAIハードウェアのイノベーションをスマートフォン時代を打破するチャンスと捉え、スマートフォン時代に全力を注ぐ。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性​​を実証しています。 「S」で始まる関連研究