AI風險發現中的十種方法

本站6月27日訊息，剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體，依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容，並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級，推出全新SVIP，包含多種AI黑科技，例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面，剪映SVIP月費79元，年費599元（本站註：折合每月49.9元），連續包月則為59元每月，連續包年為499元每年（折合每月41.6元） 。此外，剪映官方也表示，為提升用戶體驗，向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手，提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG，作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助，但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解，因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題，但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議，以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容，請造訪：51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫，這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型（LLM）在數據科學、生成式人工智慧（GenAI）和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能，並在許多產業中推動了效率和創新性的提升，成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛，它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據，LLM能夠產生文本

大型語言模型（LLM）是在龐大的文字資料庫上訓練的，在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中，然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時，模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優，讓模型學習如何充分利用這些知識，以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的，儘管模型可以透過RAG存取外部內容，但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的，模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數據中學習的能力，並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用，從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測，它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論，其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學（Symbolism），又稱符號主義，強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程，透過現有的

編輯|ScienceAI問答（QA）資料集在推動自然語言處理（NLP）研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型，也可以有效評估大語言模型（LLM）的能力，尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集，涵蓋了醫學、化學、生物等領域，但這些數據集仍有一些不足之處。其一，資料形式較為單一，大多數為多項選擇題（multiple-choicequestions），它們易於進行評估，但限制了模型的答案選擇範圍，無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下，開放式問答

在前端開發的世界裡，VSCode以其強大的功能和豐富的插件生態，成為了無數開發者的首選工具。而近年來，隨著人工智慧技術的快速發展，VSCode上的AI代碼助理也如雨後春筍般湧現，大大提升了開發者的編碼效率。 VSCode上的AI代碼助手，如雨後春筍般湧現，大大提升了開發者的編碼效率。它利用人工智慧技術，能夠聰明地分析程式碼，提供精準的程式碼補全、自動糾錯、語法檢查等功能，大大減少了開發者在編碼過程中的錯誤和繁瑣的手工工作。有今天，就為大家推薦12款VSCode前端開發AI程式碼助手，幫助你在程式設計之路

本站8月1日消息，SK海力士今天（8月1日）發布博文，宣布將出席8月6日至8日，在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024，展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會（FutureMemoryandStorage）簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會（FlashMemorySummit），在人工智慧技術日益受到關注的背景下，今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會（FutureMemoryandStorage），以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在