顺网科技发布顺网灵悉引擎:AI应用五层范式引领行业创新
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顺网科技发布顺网灵悉引擎:AI应用五层范式引领行业创新

本文主要介绍了顺网科技研发的灵悉引擎,该引擎作为智能体引擎,成功将大模型应用落地,解决了大模型到应用之间的距离问题,且具备较高的效率和降低AI准入门槛的特点。同时,顺网科技还提出了一套“AI应用五层范式”,涵盖了算力层、基座模型层、模型池层、智能体层、应用层,其中智能体层起到关键作用。此外,灵悉引擎具备四大核心系统,能有效连接算力、模型与应用,并具有较高的灵活性和个性化定制选项,使得AI应用开发更加简便。
AI语音克隆技术把消防员的爱与陪伴带回家
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AI语音克隆技术把消防员的爱与陪伴带回家

本文介绍了广州天河消防救援联手京东云在春节期间开展的“让‘AI’的声音回家”公益活动。通过AI语音克隆技术,为消防员克隆音色并生成孩子们的睡前故事,用声音把爱与陪伴带回家。此技术依托京东云言犀全自研的语音语义技术,可实现30分钟内完成模型自动化训练与部署,还原真人音色、音调、语气,并支持600多种外语和方言音色。未来,京东云计划于2024年正式推出更大型的言犀语音大模型,实现“一句话语音克隆”。
AI驱动的顺网科技:打造个性化智能伴侣,推动全球文化交流
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AI驱动的顺网科技:打造个性化智能伴侣,推动全球文化交流

顺网科技的AI陪伴世界“唠唠”基于灵悉引擎开发,用户可在对话框中输入文字,创造出具有自己情感、记忆、喜恶偏好等的个性化智能体。唠唠已广泛应用于二次元、文化、娱乐等领域,并支持用户自主定制人设。未来,唠唠还将继续拓展多智能体对多用户互动的场景,打造基于AI智能体的互动陪伴社区。目前,唠唠已在PC、移动双端开启扩大邀测,可随时体验。
AI助力医疗行业:驱动变革与提升服务质量
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AI助力医疗行业:驱动变革与提升服务质量

这篇文章探讨了人工智能在医疗领域的应用和作用。随着互联网和AI技术的普及,医疗行业正经历着深刻的变革。通过降低成本和提高效率,AI技术为医疗行业提供了更好的服务体验。文章分析了AI的基本能力和在医疗服务中的潜在应用场景,如智能问诊、智能诊断和辅助决策系统等。此外,随着技术的发展,未来的医疗服务可能会更加智能化和人性化,例如利用AI和物联网技术进行远程监测和诊断,以及利用AR/VR等技术实现更加真实的人机交互。
AI 与医疗健康如何碰撞出火花?NVIDIA 带你盘点全球最新应用
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AI 与医疗健康如何碰撞出火花?NVIDIA 带你盘点全球最新应用

随着技术的不断进步,AI 已经深入到各种突破性研究和创新实践中,在医疗健康领域带来了一场变革。AI 技术与医疗健康产业相结合,可以助力实现精准的疾病筛查,优化计算药物研发,制定医疗方案等。 NVIDIA 全栈 AI 方案正在为医疗健康领域赋能。我们从 NVIDIA 博客中,遴选出 2023 年度全球一些具有代表性的医疗健康应用案例,期待能够进一步激发 AI 与医疗健康融合的无限潜力。 生成式 AI 模型加速合成蛋白质 AI 技术为疾病治疗和药物研发带来了巨大的变革。初创企业 Evozyne 使用 NVIDIA 提供的预训练 AI 模型,创造了两种在医疗和清洁能源领域具有重大潜力的蛋白质。其中一种蛋白质用于治疗一种先天性疾病,另一种用于消耗二氧化碳以减少全球变暖。 该模型运用神经网络用来理解文本的技术,学会了大自然如何构建蛋白质氨基酸序列;该模型预测了如何组装出能够满足 Evozyne 需求的新蛋白质;通过将工作扩展到多个 GPU 来加快训练速度,将训练大型 AI 模型的时间从几个月缩短到一个星期。 点击阅读,了解更多: NVIDIA 和 Evozyne 创建用于生成蛋白质的生成式 AI 模型 AI 助力分析癌细胞,3 分钟能出结果 医疗设备公司 Invenio Imaging 正在开发一种技术,能够助力外科医生在手术室采集样本后,立即对组织活检进行评估。以往病理实验室需要数周时间才能提供深入的分析结果,而在 AI...
世卫组织警告:大型多模式模型(LMM)在医疗领域的危险与优势
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世卫组织警告:大型多模式模型(LMM)在医疗领域的危险与优势

世卫组织分析了大型多模式模型(LMM)在医疗领域的危险和优势,确定其未来将广泛应用于医疗、科研和用药等方面,但同时也存在可能带来的“虚假、不正确、歪曲或不完整”的结果的风险。为此,世卫组织提出了40条关于如何安全使用该技术的建议,呼吁推出保障措施,并对LMM的研发 involving medical field professionals and patients.
中国AI在医疗领域的突破
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中国AI在医疗领域的突破

近年来,中国AI在医疗领域取得了令人瞩目的突破,成为了世界级的创新引领者。中国AI技术的发展迅速,投入大量资源和资金,为医疗健康领域带来了革命性的变化。 首先,中国AI在医疗影像诊断方面取得了重大突破。中国的AI医疗企业通过深度学习等技术开发出了一系列的智能诊断系统,能够快速准确地判断疾病的类型和程度。这种智能诊断系统已经在大规模的实际应用中证明了其卓越的性能,大大提高了医生的工作效率和病人的治疗效果。 其次,中国AI在基因测序与个性化医疗领域也取得了巨大的突破。中国AI企业利用机器学习和人工智能算法,快速处理大规模的基因数据,并提供精确的基因分析结果。这种个性化医疗的模式不仅能够提高治疗的效果,还能够降低医疗成本,为广大患者带来更加可负担的医疗服务。 此外,中国AI在医疗机器人领域的发展也备受瞩目。中国的AI技术公司已经成功开发出一系列先进的医疗机器人,这些机器人具备高度的准确性和稳定性,能够在手术中发挥出更强的作用,减少手术风险和提高手术效果。这些医疗机器人还可以帮助医生完成一些繁琐的工作,解放医生的双手,提高医疗资源的利用效率。 此外,中国AI技术的快速发展也催生了一批优秀的医疗健康创业公司,他们通过结合AI技术和医疗健康领域的专业知识,开发出了一系列有益于人类健康的创新产品和服务。这些创业公司利用AI技术,打破了传统医疗行业的壁垒,为社会提供了更加方便、高效和个性化的医疗服务。 然而,中国AI在医疗领域的突破还面临着一些挑战和困难。数据的质量和隐私问题是AI应用的关键问题,医疗数据的共享和使用仍然是一个难题。医学领域的复杂性和多样性也给AI技术的应用带来了一定的挑战。针对不同的疾病开发针对性的AI模型对技术研发提出了更高的要求。 综上所述,中国AI在医疗领域的突破为医学健康事业带来了革命性的变化,为广大患者提供了更为安全、高效和个性化的医疗服务。中国AI技术的快速发展以及相关政策的支持,为中国医疗健康事业注入了强大的动力,有望成为世界医疗领域的排头兵。然而,中国AI在医疗领域的应用也面临一些挑战,需要进一步加强数据保护和研发能力,为AI技术的创新和应用提供更好的环境和支持。相信随着时间的推移,中国AI在医疗领域将会继续取得更多的突破,为人类的健康事业做出更大的贡献。
欧盟人工智能监管新视角:责任指令解析
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欧盟人工智能监管新视角:责任指令解析

这篇文章由皮雨鹭撰写,云琪布日担任走走编辑,主要讨论了欧盟对人工智能产品的责任监管方式。文章指出,欧盟采用责任指令形式而非法案,规定了希望通过认证的目标,但未强制规定实现方法。同时,成员国将有两年时间为这些指令转化为国家法律。
流水线:并行处理与AI软件性能飞跃
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流水线:并行处理与AI软件性能飞跃

文章主要探讨了时间管理和并行处理的概念,以生活的小例子为例,说明了通过调整做事顺序和使用并行处理方式可以节省时间。作者强调,在同一时刻解除依赖并行处理两项任务,可以大幅提高效率。最后,作者提到了流水技术在AI软件性能优化中的重要性,建议读者在硬件资源有限的情况下,通过软件优化方法来实现AI加速。
移动端ARMv7/ARMv8AI推理框架汇编指南
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移动端ARMv7/ARMv8AI推理框架汇编指南

这篇文章是由一名 experienced writer 撰写的,他发现很多读者都是学生或对移动端有性能需求的设计师。为了帮助这些读者更快地掌握 ARM 架构的汇编语言和提高他们的编程技能,作者整理了一些常用的汇编指令并提供了一些实用的示例。此外,文章还讨论了为什么使用 C 语言开发推理框架比完全使用汇编更好,以及在核心代码区域使用内联汇编的优势。