本站 6 月 24 日消息，韓媒 BusinessKorea 報道，業(yè)內(nèi)人士透露 SK 海力士在 6 月 16 至 20 日在美國夏威夷舉行的 VLSI 2024 峰會上發(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 海力士報告其五層堆疊的 3D DRAM 內(nèi)存良率已達(dá) 56.1%，實驗中的 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)實現(xiàn)更高的密度。不過，SK海力士

本站6月27日消息，剪映是由字節(jié)跳動旗下臉萌科技開發(fā)的一款視頻剪輯軟件，依托于抖音平臺且基本面向該平臺用戶制作短視頻內(nèi)容，并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系統(tǒng)。剪映官方宣布會員體系升級，推出全新SVIP，包含多種AI黑科技，例如智能翻譯、智能劃重點、智能包裝、數(shù)字人合成等。價格方面，剪映SVIP月費79元，年費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，向已訂閱了原版VIP

通過將檢索增強(qiáng)生成和語義記憶納入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，但由于依賴對軟件語言和編寫軟件最常見模式的總體理解，因此常常無法提供最相關(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)解決的問題，但通常不符合各個團(tuán)隊的編碼標(biāo)準(zhǔn)、慣例和風(fēng)格。這通常會導(dǎo)致需要修改或完善其建議，以便將代碼接受到應(yīng)

想了解更多AIGC的內(nèi)容，請訪問：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)問題庫，這些問題需要跳出常規(guī)思維。大語言模型（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)中推動了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競爭力的關(guān)鍵。LLM的應(yīng)用范圍非常廣泛，它可以用于自然語言處理、文本生成、語音識別和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，LLM能夠生成文本

大型語言模型（LLM）是在巨大的文本數(shù)據(jù)庫上訓(xùn)練的，在那里它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數(shù)中，然后可以在需要時使用。這些模型的知識在訓(xùn)練結(jié)束時被“具體化”。在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束時，模型實際上停止學(xué)習(xí)。對模型進(jìn)行對齊或進(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，以及如何更自然地響應(yīng)用戶的問題。但是有時模型知識是不夠的，盡管模型可以通過RAG訪問外部內(nèi)容，但通過微調(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，模型會遇到額外的實際知識并將其整合

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，它賦予計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，并能夠在無需明確編程的情況下改進(jìn)自身能力。機(jī)器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，從圖像識別和自然語言處理到推薦系統(tǒng)和欺詐檢測，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派、聯(lián)結(jié)派、進(jìn)化派、貝葉斯派和類推學(xué)派。1.符號學(xué)派符號學(xué)（Symbolism），又稱為符號主義，強(qiáng)調(diào)利用符號進(jìn)行邏輯推理和表達(dá)知識。該學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種逆向演繹的過程，通過已有的

編輯|ScienceAI問答（QA）數(shù)據(jù)集在推動自然語言處理（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，也可以有效評估大語言模型（LLM）的能力，尤其是針對科學(xué)知識的理解和推理能力。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)為多項選擇題（multiple-choicequestions），它們易于進(jìn)行評估，但限制了模型的答案選擇范圍，無法充分測試模型的科學(xué)問題解答能力。相比之下，開放式問答

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，在美國加利福尼亞州圣克拉拉舉行的全球半導(dǎo)體存儲器峰會FMS2024，展示諸多新一代產(chǎn)品。未來存儲器和存儲峰會（FutureMemoryandStorage）簡介前身是主要面向NAND供應(yīng)商的閃存峰會（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存儲器和存儲峰會（FutureMemoryandStorage），以邀請DRAM和存儲供應(yīng)商等更多參與者。新產(chǎn)品SK海力士去年在