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 水平排列內(nèi)存單元不同，3D DRAM 垂直堆疊單元，可以在相同空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)更高的密度。不過(guò)，SK海力士

本站6月27日消息，剪映是由字節(jié)跳動(dòng)旗下臉萌科技開發(fā)的一款視頻剪輯軟件，依托于抖音平臺(tái)且基本面向該平臺(tái)用戶制作短視頻內(nèi)容，并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系統(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，例如智能翻譯、智能劃重點(diǎn)、智能包裝、數(shù)字人合成等。價(jià)格方面，剪映SVIP月費(fèi)79元，年費(fèi)599元（本站注：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，剪映官方還表示，為提升用戶體驗(yàn)，向已訂閱了原版VIP

通過(guò)將檢索增強(qiáng)生成和語(yǔ)義記憶納入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編程助手自然有幫助，但由于依賴對(duì)軟件語(yǔ)言和編寫軟件最常見模式的總體理解，因此常常無(wú)法提供最相關(guān)和正確的代碼建議。這些編碼助手生成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，以便將代碼接受到應(yīng)

大型語(yǔ)言模型（LLM）是在巨大的文本數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練的，在那里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，然后可以在需要時(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)，以及如何更自然地響應(yīng)用戶的問(wèn)題。但是有時(shí)模型知識(shí)是不夠的，盡管模型可以通過(guò)RAG訪問(wèn)外部?jī)?nèi)容，但通過(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)注者或其他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)并將其整合

想了解更多AIGC的內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：51CTOAI.x社區(qū)https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同于互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見的傳統(tǒng)問(wèn)題庫(kù)，這些問(wèn)題需要跳出常規(guī)思維。大語(yǔ)言模型（LLM）在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智能（GenAI）和人工智能領(lǐng)域越來(lái)越重要。這些復(fù)雜的算法提升了人類的技能，并在諸多行業(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)用范圍非常廣泛，它可以用于自然語(yǔ)言處理、文本生成、語(yǔ)音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。通過(guò)學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，LLM能夠生成文本

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，它賦予計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，并能夠在無(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)域都有著廣泛的應(yīng)用，從圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理到推薦系統(tǒng)和欺詐檢測(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），又稱為符號(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，通過(guò)已有的

編輯|ScienceAI問(wèn)答（QA）數(shù)據(jù)集在推動(dòng)自然語(yǔ)言處理（NLP）研究發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。高質(zhì)量QA數(shù)據(jù)集不僅可以用于微調(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。盡管當(dāng)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)集仍存在一些不足。其一，數(shù)據(jù)形式較為單一，大多數(shù)為多項(xiàng)選擇題（multiple-choicequestions），它們易于進(jìn)行評(píng)估，但限制了模型的答案選擇范圍，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)加利福尼亞州圣克拉拉舉行的全球半導(dǎo)體存儲(chǔ)器峰會(huì)FMS2024，展示諸多新一代產(chǎn)品。未來(lái)存儲(chǔ)器和存儲(chǔ)峰會(huì)（FutureMemoryandStorage）簡(jiǎn)介前身是主要面向NAND供應(yīng)商的閃存峰會(huì)（FlashMemorySummit），在人工智能技術(shù)日益受到關(guān)注的背景下，今年重新命名為未來(lái)存儲(chǔ)器和存儲(chǔ)峰會(huì)（FutureMemoryandStorage），以邀請(qǐng)DRAM和存儲(chǔ)供應(yīng)商等更多參與者。新產(chǎn)品SK海力士去年在