lokasi sekarang：Rumah>Artikel teknikal>Peranti teknologi>AI
- Arah：
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan：
- Amalan penilaian prestasi pertanyaan konteks ultra panjang LLM
- Dalam aplikasi model bahasa besar (LLM), terdapat beberapa senario yang memerlukan data dipersembahkan secara berstruktur, di mana pengekstrakan maklumat dan analisis pertanyaan adalah dua contoh biasa. Kami baru-baru ini menekankan kepentingan pengekstrakan maklumat dengan dokumentasi yang dikemas kini dan repositori kod khusus. Untuk analisis pertanyaan, kami juga telah mengemas kini dokumentasi yang berkaitan. Dalam senario ini, medan data mungkin termasuk rentetan, nilai Boolean, integer, dsb. Antara jenis ini, menangani nilai kategori kardinaliti tinggi (iaitu jenis penghitungan) adalah yang paling mencabar. Apa yang dipanggil "nilai kumpulan kardinaliti tinggi" dalam gambar merujuk kepada nilai yang mesti dipilih daripada bilangan pilihan yang terhad Nilai ini tidak boleh ditentukan sewenang-wenangnya, tetapi mesti datang dari set yang telah ditetapkan. Dalam set sedemikian, kadangkala akan terdapat sejumlah besar nilai sah
- AI 285 2024-04-03 11:55:16
- Disyorkan: Projek pengesanan dan pengecaman muka sumber terbuka JS yang sangat baik
- Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web
- AI 559 2024-04-03 11:55:09
- Transformer mengetuai perkembangan AI: daripada inovasi algoritma kepada aplikasi perindustrian, memahami masa depan kecerdasan buatan dalam satu artikel
- 1. Pengenalan Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah mencapai keputusan yang terkenal di dunia, antaranya penyelidikan dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer amat menonjol. Dalam bidang ini, model yang dipanggil Transformer telah beransur-ansur menjadi tempat tumpuan penyelidikan, dan hasil yang inovatif dengannya sebagai terasnya muncul satu demi satu. Artikel ini akan meneroka cara Transformer menerajui perkembangan teknologi AI dari aspek seperti prinsip, aplikasi dan amalan perindustriannya. 2. Analisis ringkas tentang prinsip Transformer dan pengetahuan latar belakang Sebelum memperkenalkan Transformer, anda perlu memahami pengetahuan latar belakangnya - Rangkaian Neural Berulang (RNN) dan Rangkaian Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM). Apabila RNN memproses data jujukan, terdapat masalah dengan kehilangan kecerunan dan letupan kecerunan.
- AI 432 2024-04-03 11:46:11
- Kecerdasan buatan dalam pasaran kesihatan mental akan mencapai $4 bilion menjelang 2028
- Kemajuan Teknologi Memacu Pertumbuhan: Salah satu pemacu utama kecerdasan buatan dalam pasaran kesihatan mental ialah pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan boleh membolehkan campur tangan diperibadikan, pengesanan awal gangguan kesihatan mental, dan pemantauan penyakit masa nyata. Melalui algoritma yang canggih, AI menganalisis sejumlah besar data untuk memudahkan campur tangan tepat pada masanya dan meningkatkan hasil pesakit. Daripada chatbots yang menawarkan perkhidmatan kaunseling kepada analisis ramalan yang membantu mendiagnosis dan merawat keadaan pesakit, kecerdasan buatan mempunyai kesan yang mendalam terhadap bidang kesihatan mental. Chatbots yang menyediakan perkhidmatan perundingan boleh menganalisis sejumlah besar data melalui algoritma yang kompleks untuk membantu pesakit memahami dan mengurus keadaan emosi mereka dengan lebih baik serta menggalakkan campur tangan dan rawatan tepat pada masanya. Bantu orang ramai lebih memahami status kesihatan mental mereka dengan menyediakan perkhidmatan perundingan dalam talian,
- AI 335 2024-04-03 11:40:01
- Transformasi digital hartanah komersial
- Transformasi digital dalam hartanah komersial sudah ada. Industri pembinaan mengubah cara ia melihat penghuni bangunan. Penyewa komersial dilihat sebagai pelanggan dan tetamu yang berharga, bukan hanya "penyewa ruang". Lagipun, tanpa mereka, hartanah komersial yang kosong boleh melemahkan walaupun portfolio pelaburan yang paling teguh. Oleh itu, pelabur hartanah perlu mencari portfolio pelaburan yang paling tepat dan sihat untuk memastikan nilai maksimum hartanah komersial. Kini lebih daripada sebelumnya, pemilik hartanah komersial yang ingin memajak berjaya mesti mempertimbangkan pengalaman penyewa. Tidak hairanlah bahawa kepentingan pengalaman penyewa berkembang dengan pesat. Pendigitalan ialah saluran untuk perubahan yang akan membolehkan tuan tanah mengambil tanggungjawab baharu untuk menyampaikan perkhidmatan dan bukannya hanya menyediakan rakaman persegi. Dalam proses ini, tidak hairanlah bahawa saluran digital adalah kunci;
- AI 595 2024-04-03 09:40:02
- Pembelajaran pengukuhan Kuaishou dan cadangan pelbagai tugas
- 1. Karya pertama Two-StageConstrainedActor-CriticforShortVideoRecommendation telah dibangunkan sendiri oleh Kuaishou, terutamanya menyasarkan senario pelbagai tugas yang terhalang. 1. Senario pengesyoran pelbagai tugas video pendek Kerja ini tertumpu terutamanya pada senario video pendek yang lebih profesional dan maklum balas pengguna berbilang tugas dibahagikan kepada tempoh tontonan dan interaksi Interaksi yang lebih biasa termasuk suka, koleksi, mengikuti dan Komen, setiap satu maklum balas ini mempunyai ciri tersendiri. Melalui pemerhatian sistem dalam talian, kami mendapati bahawa isyarat tempoh sebenarnya sangat jarang, dan kerana ia adalah nilai berterusan, adalah sukar untuk mengukur tahap minat pengguna dengan tepat. Sebaliknya, isyarat interaksi lebih kaya, termasuk suka, kegemaran, ikutan dan ulasan.
- AI 281 2024-04-03 09:04:01
- Maklumat Ikrode dan Teknologi Moqi bekerjasama secara strategik untuk membentuk masa depan AI generatif
- Pada masa kini, gelombang pendigitalan melanda dunia, dan teknologi kecerdasan buatan menerajui pusingan baharu revolusi teknologi dengan potensi yang kukuh dan prospek aplikasi yang luas. Baru-baru ini, Icrod Information dan Moqi Technology secara rasmi mengumumkan bahawa mereka telah mencapai kerjasama strategik Kedua-dua pihak akan menumpukan pada teknologi AI generatif, memberikan permainan penuh kepada kelebihan teknikal dan sumber masing-masing, dan menggunakan model bahasa besar LLM dan pangkalan data vektor untuk membina generatif. Penyelesaian aplikasi AI. Penyelesaian ini meningkatkan prestasi dan mengurangkan kos model dengan meningkatkan carian dan menjana RAG, mewujudkan paradigma baharu AI perusahaan dan membawa pengalaman perkhidmatan yang lebih pintar dan mudah kepada perusahaan. Melengkapkan kelebihan masing-masing, kami boleh meneroka kemungkinan AI generatif yang tidak terhingga, Meng Zhuofei, Naib Presiden Teknologi Moqi, menekankan bahawa kami kini sedang menghadapi peluang AI generatif yang belum pernah terjadi sebelumnya.
- AI 631 2024-04-02 22:30:02
- Mencapai serba boleh tinggi dengan jumlah data yang kecil, KAIST membangunkan rangka kerja baharu untuk penjanaan molekul 3D untuk reka bentuk ubat
- Editor |. Model generatif dalam kulit lobak mempunyai potensi besar untuk mempercepatkan reka bentuk ubat. Walau bagaimanapun, model generatif sedia ada sering menghadapi cabaran generalisasi disebabkan oleh data yang terhad, menyebabkan reka bentuk yang kurang inovatif. Untuk menangani isu ini, penyelidik di KAIST di Korea Selatan mencadangkan rangka kerja fungsi penjanaan molekul 3D yang sedar interaksi yang membolehkan reka bentuk interaksi berpandukan interaksi dalam poket pengikat sasaran. Dengan menggunakan corak biasa interaksi protein-ligan sebagai pengetahuan terdahulu, model boleh mencapai tahap umum yang tinggi dengan data eksperimen yang terhad. Pada masa yang sama, menggunakan jisim jisim-ligan protein sebagai model umum untuk tujuan interaksi, model ini boleh mencapai keseimbangan yang baik antara serba boleh dan kekhususan tinggi, yang memberikan pandangan untuk reka bentuk ubat.
- AI 1079 2024-04-02 21:30:01
- Biarkan Siri tidak lagi terencat akal! Apple mentakrifkan model sisi peranti baharu, yang 'jauh lebih baik daripada GPT-4 Ia menyingkirkan teks dan mensimulasikan maklumat skrin secara visual Model parameter minimum masih 5% lebih baik daripada sistem garis dasar.
- Ditulis oleh Noah |. 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) Siri, yang sentiasa dikritik oleh pengguna sebagai "agak terencat akal", boleh diselamatkan! Siri merupakan salah seorang wakil dalam bidang pembantu suara pintar sejak kelahirannya, tetapi prestasinya tidak memuaskan sejak sekian lama. Bagaimanapun, hasil penyelidikan terkini yang dikeluarkan oleh pasukan kecerdasan buatan Apple dijangka akan mengubah status quo dengan ketara. Keputusan ini menarik dan meningkatkan jangkaan yang besar untuk masa depan bidang ini. Dalam kertas penyelidikan berkaitan, pakar AI Apple menerangkan sistem yang Siri boleh melakukan lebih daripada sekadar mengenal pasti kandungan dalam imej, menjadi lebih pintar dan lebih berguna. Model berfungsi ini dipanggil ReALM, yang berdasarkan piawaian GPT4.0 dan mempunyai a
- AI 632 2024-04-02 21:20:21
- Lebih baik, lebih selamat dan kurang bergantung pada OpenAI, trend AI baharu Microsoft melancarkan alat keselamatan model besar Azure AI
- Kompilasi丨Dihasilkan oleh Yifeng |. 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) Permintaan untuk kecerdasan buatan generatif (AI generatif) semakin meningkat, dan kebimbangan tentang keselamatan dan kebolehpercayaan LLM telah menjadi lebih menonjol berbanding sebelum ini. Perusahaan ingin memastikan model bahasa berskala besar (LLM) yang dibangunkan untuk kegunaan dalaman dan luaran memberikan output berkualiti tinggi tanpa tersasar ke wilayah yang belum dipetakan. Untuk memenuhi keperluan ini, terdapat beberapa aspek utama yang perlu dipertimbangkan. Pertama, kebolehtafsiran model LLM harus dipertingkatkan supaya ia boleh memaparkan secara telus sumber dan proses penaakulan logik hasil yang dihasilkannya. Ini akan membantu pengguna memahami kualiti output dan menilai kebolehpercayaannya. Kedua, lebih banyak alat dan teknik perlu disediakan untuk mengesahkan dan memeriksa
- AI 1106 2024-04-02 20:22:14
- Daripada VR kepada AI: Teknologi transformatif dalam edtech
- Dalam dunia pendidikan moden yang dinamik, teknologi pendidikan (Edtech) memainkan peranan penting dalam membentuk pengalaman pembelajaran secara aktif. Ia adalah kedua-dua mengubah kaedah pengajaran dan meningkatkan hasil pelajar melalui aplikasi sistematik proses dan sumber teknologi. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penyepaduan teknologi seperti realiti maya (VR) dan kecerdasan buatan (AI) telah membantu pelajar memperoleh pengalaman pembelajaran yang lebih diperibadikan dan menarik. Selain itu, ia menyediakan alat inovatif kepada pendidik untuk meningkatkan keberkesanan kaedah pengajaran mereka. Pakar industri percaya bahawa pembelajaran dipacu AI akan bermula pada 2023 dan menjejaki jejak pada 2024. Tahun ini dijangka menjadi era keemasan peningkatan kemahiran kolektif, membolehkan para pendidik untuk memanfaatkan potensi penuh kecerdasan buatan dengan lebih berkesan. Melalui pembelajaran yang diperibadikan dan mendalam
- AI 432 2024-04-02 19:40:27
- Model resapan mengatasi masalah algoritma, AGI tidak jauh! Google Brain mencari laluan terpendek dalam labirin
- Bolehkah "model resapan" juga mengatasi masalah algoritma? Imej: Seorang penyelidik PhD menjalankan eksperimen menarik menggunakan "discrete diffusion" untuk mencari laluan terpendek dalam labirin yang diwakili oleh imej. Menurut pengarang gambar, setiap labirin dijana dengan menambah dinding mendatar dan menegak berulang kali. Antaranya, titik permulaan dan titik sasaran dipilih secara rawak. Sampel laluan sebagai penyelesaian secara rawak dari laluan terpendek dari titik permulaan ke titik sasaran. Laluan terpendek dikira menggunakan algoritma yang tepat. Imej itu kemudiannya diimej menggunakan model resapan diskret dan U-Net. Labirin dengan permulaan dan matlamat dikodkan dalam satu saluran, dan model menggunakan penyelesaian dalam saluran lain untuk menyahbisingkan labirin. Tidak kira betapa sukarnya gambar itu, labirin masih boleh dilakukan dengan baik. Untuk menganggar langkah denosing p(x_{t-1}|x_t),
- AI 1059 2024-04-02 17:40:26
- Call for Papers |. Bengkel CVPR 2024 |
- Terokai isu-isu canggih dalam bidang manusia maya (manusia digital) yang diperkasakan robot dan pemanduan autonomi Di dunia tempat manusia tinggal, manusia adalah elemen yang paling penting. Oleh itu, mesin pintar, seperti kenderaan autonomi dan robot, mesti sedar secara sosial dan berinteraksi dengan manusia dalam persekitaran yang padat penduduk. Cara untuk melihat dan memahami manusia adalah penting dalam penyelidikan mesin pintar. Disebabkan oleh kepelbagaian tingkah laku manusia di dunia nyata, kesannya terhadap perubahan persekitaran, dan pertimbangan keselamatan apabila ejen berinteraksi dengan manusia, pelbagai faktor menjadikannya amat sukar untuk melatih ejen yang sedar sosial dalam persekitaran sebenar. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, persekitaran simulasi telah muncul sebagai cara yang berkesan untuk melatih ejen. Walau bagaimanapun, persekitaran simulasi ini seperti bandar hantu yang tidak berpenghuni dan tidak termasuk faedah manusia.
- AI 806 2024-04-02 15:46:11
- Bagaimana kecerdasan buatan boleh meningkatkan kemampanan persekitaran yang dibina
- Persekitaran binaan adalah sumber utama pelepasan. Seni bina yang mampan adalah penting. Tanpa menambah baik kemampanan persekitaran yang dibina, inisiatif ESG akan berjuang untuk mencapai matlamat yang dinyatakan. Seperti dalam kebanyakan industri, perkembangan dalam kecerdasan buatan memegang janji untuk memacu pengoptimuman tenaga yang sangat diperlukan. Tetapi apakah sebenarnya yang dibawa oleh AI ke meja dalam menghalang kehabisan sumber semula jadi atau bahan supaya generasi akan datang boleh terus mendapat manfaat daripadanya, dengan kata lain, bagaimana AI boleh digunakan untuk mencipta penyelesaian Kecerdasan Buatan dan Kelestarian Seperti yang kita lakukan? semua tahu, kelestarian menggabungkan aspek alam sekitar, sosial dan ekonomi. Ini adalah proses penting yang menangani cabaran alam sekitar yang dihadapi planet kita sambil mempromosikan kesaksamaan sosial dan memastikan kemakmuran ekonomi secara serentak. Matlamat kemampanan adalah untuk memastikan semua orang
- AI 330 2024-04-02 14:43:01
- Model besar MoE pertama Yuanxiang ialah sumber terbuka: parameter pengaktifan 4.2B, kesannya setanding dengan model 13B
- Yuanxiang mengeluarkan model besar XVERSE-MoE-A4.2B, yang mengguna pakai seni bina model pakar campuran yang paling canggih dalam industri (MixtureofExperts) dan mengaktifkan parameter 4.2B, dan kesannya setanding dengan model 13B. Model ini adalah sumber terbuka sepenuhnya dan percuma untuk kegunaan komersil, membenarkan sebilangan besar perusahaan kecil dan sederhana, penyelidik dan pembangun menggunakannya atas permintaan dalam "baldi keluarga" berprestasi tinggi Yuanxiang, mempromosikan penggunaan kos rendah. Pembangunan model besar arus perdana seperti GPT3, Llama dan ). apabila model
- AI 1118 2024-04-02 13:25:08
Artikel yang disyorkan
Cadangan alat
kod hubungan borang mesej perusahaan jQuery
Kod hubungan borang mesej perusahaan jQuery ialah borang mesej perusahaan yang ringkas dan praktikal dan hubungi kami kod halaman pengenalan.
butang borang
2024-02-29
Kesan main balik kotak muzik MP3 HTML5
Kesan khas main balik kotak muzik HTML5 MP3 ialah pemain muzik mp3 berdasarkan HTML5+css3 untuk mencipta emotikon kotak muzik comel dan klik butang suis.
Kesan khas pemain
2024-02-29
HTML5 kesan khas menu navigasi animasi zarah sejuk
Kesan menu navigasi animasi zarah sejuk HTML5 ialah kesan khas yang bertukar warna apabila menu navigasi dilegarkan oleh tetikus.
Navigasi menu
2024-02-29
jQuery bentuk visual seret dan lepas kod penyuntingan
Kod pengeditan seret dan lepas bentuk visual jQuery ialah bentuk visual berdasarkan rangka kerja jQuery dan bootstrap.
butang borang
2024-02-29
Templat web pembekal buah-buahan dan sayur-sayuran organik Bootstrap5
Templat web pembekal buah-buahan dan sayur-sayuran organik-Bootstrap5
Templat Bootstrap
2023-02-03
Pengurusan latar belakang maklumat data pelbagai fungsi Bootstrap3 templat halaman web responsif-Novus
Pengurusan latar belakang maklumat data pelbagai fungsi Bootstrap3 templat halaman web responsif-Novus
templat bahagian belakang
2023-02-02
Templat halaman web platform perkhidmatan sumber hartanah Bootstrap5
Templat halaman web platform perkhidmatan sumber hartanah Bootstrap5
Templat Bootstrap
2023-02-02
Templat web maklumat resume ringkas Bootstrap4
Templat web maklumat resume ringkas Bootstrap4
Templat Bootstrap
2023-02-02
可爱的夏天元素矢量素材(EPS+PNG)
这是一款可爱的夏天元素矢量素材，包含了太阳、遮阳帽、椰子树、比基尼、飞机、西瓜、冰淇淋、雪糕、冷饮、游泳圈、人字拖、菠萝、海螺、贝壳、海星、螃蟹、柠檬、防晒霜、太阳镜等等，素材提供了 EPS 和免扣 PNG 两种格式，含 JPG 预览图。
PNG素材
2024-05-09
四个红的的 2023 毕业徽章矢量素材(AI+EPS+PNG)
这是一款红的的 2023 毕业徽章矢量素材，共四个，提供了 AI 和 EPS 和免扣 PNG 等格式，含 JPG 预览图。
PNG素材
2024-02-29
唱歌的小鸟和装满花朵的推车设计春天banner矢量素材(AI+EPS)
这是一款由唱歌的小鸟和装满花朵的推车设计的春天 banner 矢量素材，提供了 AI 和 EPS 两种格式，含 JPG 预览图。
banner图
2024-02-29
Templat Laman Web Syarikat Pembersihan dan Pembaikan Hiasan Rumah
Templat Laman Web Syarikat Perkhidmatan Pembersihan dan Penyelenggaraan Hiasan ialah muat turun templat tapak web yang sesuai untuk tapak web promosi yang menyediakan hiasan rumah, pembersihan, penyelenggaraan dan organisasi perkhidmatan lain. Petua: Templat ini memanggil pustaka fon Google dan halaman mungkin dibuka perlahan-lahan.
Templat bahagian hadapan
2024-05-09
Templat halaman panduan resume peribadi berwarna segar
Templat halaman panduan resume permohonan kerja peribadi padanan warna segar ialah halaman panduan paparan kerja resume carian kerja peribadi muat turun templat sesuai untuk gaya padanan warna segar. Petua: Templat ini memanggil pustaka fon Google dan halaman mungkin dibuka perlahan-lahan.
Templat bahagian hadapan
2024-02-29
Templat Web Resume Kerja Kreatif Pereka
Templat Web Resume Kerja Kreatif Pereka ialah templat web yang boleh dimuat turun untuk paparan resume kerja peribadi yang sesuai untuk pelbagai jawatan pereka. Petua: Templat ini memanggil pustaka fon Google dan halaman mungkin dibuka perlahan-lahan.
Templat bahagian hadapan
2024-02-28
Templat laman web syarikat pembinaan kejuruteraan moden
Templat tapak web syarikat kejuruteraan dan pembinaan moden ialah templat tapak web yang boleh dimuat turun sesuai untuk promosi industri perkhidmatan kejuruteraan dan pembinaan. Petua: Templat ini memanggil pustaka fon Google dan halaman mungkin dibuka perlahan-lahan.
Templat bahagian hadapan
2024-02-28
