2018 年、Gartner は、新興テクノロジーとしてナレッジ グラフを初めて発表しました。1996 年のリソース記述フレームワーク (標準的な主語、動詞、目的語のセマンティクスへの道を切り開いたグラフ データです。ナレッジグラフの出現から 26 年後、成熟度曲線の頂点に達しました。
10 年前、Google (現在は持株会社 Alphabet の子会社) は「ナレッジ グラフ」という用語について言及し、そのナレッジ グラフがどのように機能するかを一般的に説明しました。
20 年前、Tim Berners-Lee、James Hendler、Ora Lassila は、彼らが思い描いていたセマンティック Web について説明した最初の記事を発表しました。多くのナレッジ グラフは、その後少なくとも 10 年前に W3C によって実装されたセマンティック標準を使用して構築されています。
その後何が起こったかを考えるのは興味深いです。過去 10 年間で、アルファベットは時価総額 (発行済み株式の総額) が 1 兆ドルを超える世界 6 大企業の 1 つに徐々に成長しました。
2022 年初時点の時価総額で、Alphabet が最も近い IT 企業と比較した順位は次のとおりです:
これらの時価総額リーダーはどのような状況でしょうか。ナレッジグラフの用語?として?
私は、図に示されているこれらの企業のうち、過去 10 年間にわたってナレッジ グラフの開発に取り組んできた企業を分析するために机上調査を行いました。
•Apple は 2010 年にスタンフォード研究所から会社を買収しました。 Siri から派生した (SRI) プロジェクト。 Tom Gruber は SRI チームの共同創設者です。人間参加型 AI 分野の先駆者として、グルーバー氏は 1993 年に SRI で知識共有オントロジーの設計に関する結果を発表しました。 2019 年後半、Apple の作業メモには、ナレッジ グラフ エンジニアリング チームの作業が次のように説明されています。
Google の検索結果ページは通常、すぐに応答して結果を返します。検索エンジンとアルゴリズムは、ユーザーがこれらの検索結果に興味があるかどうかを確認します。
2020 年代のナレッジ グラフ
2020 年に早送りします。その後、Gartner は、人工知能ハイプ サイクルにおける期待が膨らんだ期間のピーク付近でナレッジ グラフをプロットしました。
2018 年、ガートナーは、新興テクノロジーとしてナレッジ グラフ、1996 リソース記述フレームワーク (標準的な主語、動詞、目的語のセマンティクスへの道を切り開いたリソース記述フレームワーク) を初めて発表しました。グラフ データ モデルの出現から丸 26 年が経過し、ナレッジ グラフは成熟曲線のピークに達しました。
もちろん、ニューラル ネットワークの背後にある理論は 1873 年に遡り、AI のニューラル ネットワークに焦点を当てた具体的な研究が 1943 年に始まったことは注目に値します。しかし、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージが大きく進歩し、ニューラル ネットワークが定着したのは 1990 年代になってからです。多くの AI 専門家は、今日のニューラル ネットワーク アルゴリズムは、「AI」が始まったばかりの頃に開発されたアルゴリズムに少し似ていると述べています。
ゆっくりと進化するテクノロジーが最も大きな影響を与える可能性がある
他の多くの企業が、それぞれのナレッジ グラフの実装で大きな進歩を遂げています。 2月28日から3月1日まで、セマンティック アーツはエンタープライズ データの変革とナレッジ グラフの導入に関する初のオンライン イベントを開催しました。講演者の一部は次のとおりです。
•モンテフィオーレ病院のパルサ ミルハジ
•シーメンスのトーマス フバウアー
##アストラゼネカのベン ガードナーとコリン ウッド•IKEA の Katarinna Kari•Swatch Group の Peter Hutzli ナレッジ グラフが主流になったと言うのは時期尚早ですが、フォーチュン 》グローバル 1000 社がこのテクノロジーを採用する企業が増えていることは明らかです。さまざまな用途に。 原題: Ten years of Google Knowledge Graph著者: Alan Morrison記事ソース: https://www.datasciencecentral.com/ten-years-of- google-knowledge-graph/以上がGoogle Knowledge Graph の 10 年にわたる開発の歴史の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

谷歌三件套指的是:1、google play商店,即下载各种应用程序的平台,类似于移动助手,安卓用户可以在商店下载免费或付费的游戏和软件;2、Google Play服务,用于更新Google本家的应用和Google Play提供的其他第三方应用;3、谷歌服务框架(GMS),是系统软件里面可以删除的一个APK程序,通过谷歌平台上架的应用和游戏都需要框架的支持。

中国不卖google手机的原因:谷歌已经全面退出中国市场了,所以不能在中国销售,在国内是没有合法途径销售。在中国消费市场中,消费者大都倾向于物美价廉以及功能实用的产品,所以竞争实力本就因政治因素大打折扣的谷歌手机主体市场一直不在中国大陆。

虽然谷歌早在2020年,就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPU v4。但直到今年的4月4日,谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.01433相比于TPU v3,TPU v4的性能要高出2.1倍,而在整合4096个芯片之后,超算的性能更是提升了10倍。另外,谷歌还声称,自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。与A100对打,速度快1.7倍论文中,谷歌表示,对于规模相当的系统,TPU v4可以提供比英伟达A100强1.

前几天,谷歌差点遭遇一场公关危机,Bert一作、已跳槽OpenAI的前员工Jacob Devlin曝出,Bard竟是用ChatGPT的数据训练的。随后,谷歌火速否认。而这场争议,也牵出了一场大讨论:为什么越来越多Google顶尖研究员跳槽OpenAI?这场LLM战役它还能打赢吗?知友回复莱斯大学博士、知友「一堆废纸」表示,其实谷歌和OpenAI的差距,是数据的差距。「OpenAI对LLM有强大的执念,这是Google这类公司完全比不上的。当然人的差距只是一个方面,数据的差距以及对待数据的态度才

2015 年,谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目,这款产品迅速流行起来,成为人工智能业界的主流深度学习框架,塑造了现代机器学习的生态系统。从那时起,成千上万的开源贡献者以及众多的开发人员、社区组织者、研究人员和教育工作者等都投入到这一开源软件库上。然而七年后的今天,故事的走向已经完全不同:谷歌的 TensorFlow 失去了开发者的拥护。因为 TensorFlow 用户已经开始转向 Meta 推出的另一款框架 PyTorch。众多开发者都认为 TensorFlow 已经输掉

让一位乒乓球爱好者和机器人对打,按照机器人的发展趋势来看,谁输谁赢还真说不准。机器人拥有灵巧的可操作性、腿部运动灵活、抓握能力出色…… 已被广泛应用于各种挑战任务。但在与人类互动紧密的任务中,机器人的表现又如何呢?就拿乒乓球来说,这需要双方高度配合,并且球的运动非常快速,这对算法提出了重大挑战。在乒乓球比赛中,首要的就是速度和精度,这对学习算法提出了很高的要求。同时,这项运动具有高度结构化(具有固定的、可预测的环境)和多智能体协作(机器人可以与人类或其他机器人一起对打)两大特点,使其成为研究人

由于可以做一些没训练过的事情,大型语言模型似乎具有某种魔力,也因此成为了媒体和研究员炒作和关注的焦点。当扩展大型语言模型时,偶尔会出现一些较小模型没有的新能力,这种类似于「创造力」的属性被称作「突现」能力,代表我们向通用人工智能迈进了一大步。如今,来自谷歌、斯坦福、Deepmind和北卡罗来纳大学的研究人员,正在探索大型语言模型中的「突现」能力。解码器提示的 DALL-E神奇的「突现」能力自然语言处理(NLP)已经被基于大量文本数据训练的语言模型彻底改变。扩大语言模型的规模通常会提高一系列下游N

ChatGPT在手,有问必答。你可知,与它每次对话的计算成本简直让人泪目。此前,分析师称ChatGPT回复一次,需要2美分。要知道,人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。2月23日,英伟达股价飙升,使其市值增加了700多亿美元,总市值超5800亿美元,大约是英特尔的5倍。在英伟达之外,AMD可以称得上是图形处理器行业的第二大厂商,市场份额约为20%。而英特尔持有不到1%的市场份额。ChatGPT在跑,英伟达在赚随着ChatGPT解锁潜在的应用案


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