本站 6 月 24 日消息，韓媒 BusinessKorea 報(bào)道，業(yè)內(nèi)人士透露 SK 海力士在 6 月 16 至 20 日在美國(guó)夏威夷舉行的 VLSI 2024 峰會(huì)上發(fā)表了有關(guān) 3D DRAM 技術(shù)的最新研究論文。在這篇論文中，SK 海力士報(bào)告其五層堆疊的 3D DRAM 內(nèi)存良率已達(dá) 56.1%，實(shí)驗(yàn)中的 3D DRAM 展現(xiàn)出與目前 2D DRAM 相似的特性。據(jù)介紹，與傳統(tǒng)的 DRAM 水平排列記憶體單元不??同，3D DRAM 垂直堆疊單元，可在相同空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更高的密度。不過(guò)，SK海力士

本站6月27日訊息，剪映是由位元組跳動(dòng)旗下臉萌科技開發(fā)的一款影片剪輯軟體，依託於抖音平臺(tái)且基本面向該平臺(tái)用戶製作短影片內(nèi)容，並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業(yè)系統(tǒng)。剪映官方宣布會(huì)員體系升級(jí)，推出全新SVIP，包含多種AI黑科技，例如智慧翻譯、智慧劃重點(diǎn)、智慧包裝、數(shù)位人合成等。價(jià)格方面，剪映SVIP月費(fèi)79元，年費(fèi)599元（本站註：折合每月49.9元），連續(xù)包月則為59元每月，連續(xù)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(yàn)，向已訂閱了原版VIP

透過(guò)將檢索增強(qiáng)生成和語(yǔ)意記憶納入AI編碼助手，提升開發(fā)人員的生產(chǎn)力、效率和準(zhǔn)確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG，作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設(shè)計(jì)助理自然有幫助，但由於依賴對(duì)軟體語(yǔ)言和編寫軟體最常見(jiàn)模式的整體理解，因此常常無(wú)法提供最相關(guān)和正確的程式碼建議。這些編碼助手產(chǎn)生的代碼適合解決他們負(fù)責(zé)解決的問(wèn)題，但通常不符合各個(gè)團(tuán)隊(duì)的編碼標(biāo)準(zhǔn)、慣例和風(fēng)格。這通常會(huì)導(dǎo)致需要修改或完善其建議，以便將程式碼接受到應(yīng)

想了解更多AIGC的內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)煸L：51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網(wǎng)路上隨處可見(jiàn)的傳統(tǒng)問(wèn)題庫(kù)，這些問(wèn)題需要跳脫常規(guī)思維。大語(yǔ)言模型（LLM）在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智慧（GenAI）和人工智慧領(lǐng)域越來(lái)越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能，並在許多產(chǎn)業(yè)中推動(dòng)了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。 LLM的應(yīng)用範(fàn)圍非常廣泛，它可以用於自然語(yǔ)言處理、文字生成、語(yǔ)音辨識(shí)和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。透過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，LLM能夠產(chǎn)生文本

大型語(yǔ)言模型（LLM）是在龐大的文字資料庫(kù)上訓(xùn)練的，在那裡它們獲得了大量的實(shí)際知識(shí)。這些知識(shí)嵌入到它們的參數(shù)中，然後可以在需要時(shí)使用。這些模型的知識(shí)在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)被「具體化」。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時(shí)，模型實(shí)際上停止學(xué)習(xí)。對(duì)模型進(jìn)行對(duì)齊或進(jìn)行指令調(diào)優(yōu)，讓模型學(xué)習(xí)如何充分利用這些知識(shí)，以及如何更自然地回應(yīng)使用者的問(wèn)題。但是有時(shí)模型知識(shí)是不夠的，儘管模型可以透過(guò)RAG存取外部?jī)?nèi)容，但透過(guò)微調(diào)使用模型適應(yīng)新的領(lǐng)域被認(rèn)為是有益的。這種微調(diào)是使用人工標(biāo)註者或其他llm創(chuàng)建的輸入進(jìn)行的，模型會(huì)遇到額外的實(shí)際知識(shí)並將其整合

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智慧的重要分支，它賦予電腦從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，並能夠在無(wú)需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，從影像辨識(shí)和自然語(yǔ)言處理到推薦系統(tǒng)和詐欺偵測(cè)，它正在改變我們的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)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(jī)器學(xué)習(xí)五大派」。這五大派分別為符號(hào)派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。 1.符號(hào)學(xué)派符號(hào)學(xué)（Symbolism），又稱符號(hào)主義，強(qiáng)調(diào)利用符號(hào)進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識(shí)。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過(guò)程，透過(guò)現(xiàn)有的

編輯|ScienceAI問(wèn)答（QA）資料集在推動(dòng)自然語(yǔ)言處理（NLP）研究中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高品質(zhì)QA資料集不僅可以用於微調(diào)模型，也可以有效評(píng)估大語(yǔ)言模型（LLM）的能力，尤其是針對(duì)科學(xué)知識(shí)的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學(xué)QA數(shù)據(jù)集，涵蓋了醫(yī)學(xué)、化學(xué)、生物等領(lǐng)域，但這些數(shù)據(jù)集仍有一些不足之處。其一，資料形式較為單一，大多數(shù)為多項(xiàng)選擇題（multiple-choicequestions），它們易於進(jìn)行評(píng)估，但限制了模型的答案選擇範(fàn)圍，無(wú)法充分測(cè)試模型的科學(xué)問(wèn)題解答能力。相比之下，開放式問(wèn)答

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