最近、生成 AI の大きな進歩により、幅広い議論が引き起こされています。その優れたクリエイティブ能力は、私たちに多くの新たな可能性をもたらし、特にAI描画機能の人気は高いです。ますます多くの一般人が個人的に AI を体験し、それを使って創造を試み始めています。

ティムール・オズドエフは AI 描画を使用してマテリアル画像を生成します
ゲーム実践者の実践により、AI 描画が実際にデザインのアイデアを促進し、研究開発を改善できることが証明されました効率性を高め、ゲームがより多くの可能性をもたらします。しかし、意思決定とこれらの可能性の実現には依然として人間の知性の介入が必要です。
AI 支援モデルと人間処理モデルをゲーム開発プロセスに適用し、2 年連続で Steam プラチナ レベルの年間最優秀ゲームを獲得した「Everasting」 、イノベーショントライを開始しました。 NetEase Fuxi LabとFan Changjie博士は、一般プレイヤーがAI技術を利用してゲームファッションの開発に参加できるようにする「AIスマートファッション共創プロジェクト」を立ち上げた。

AI志華・ファッション共創企画
このイベントでは、プレイヤーはお気に入りのAIインスピレーション写真に投票するだけでなく、インスピレーションワードを使用することもできます自分のファッションをデザインするために。最終的に「Eternal Calamity」は数万人の知恵を結集し、プレイヤーが共創したインスピレーションワードやAI技術をもとにファッションのインスピレーションを生成し、それをもとにファッションを開発し、最終的にプレイヤーに与えることになります。記念日の贈り物。

AI志華・ファッション共創企画活動インターフェース
プレイヤーのインスピレーションをいかに的確に収集し、提示するかはテクノロジーの蓄積にあります。
このイベントでは、NetEase Fuxi Lab は、NetEase 独自の著作権素材ライブラリ データを使用して、「Eternal Tribulation」の文化的テーマとプレイヤーの好みを中心とした大規模な事前トレーニング モデルに基づいて、 AI を生成すると、詳細なカスタマイズが可能になります。
NetEase Fuxi の大規模事前トレーニング モデルが、浙江省科学技術計画プロジェクト「パイオニア」プロジェクトに選ばれたことがわかりました。自社開発モデルの規模は初期の1億パラメータから1,000億パラメータに成長し、モデル分野はテキストからグラフィック、音楽、動作シーケンスなどのモダリティにまで拡大し、事前学習モデルのトレーニングで豊富な経験を蓄積そしてエンジニアリングの最適化。
AI テクノロジーの使用により、プレイヤーはより優れたエクスペリエンスを得ることができます。たとえば、「Eternal Tribulation」の開発チームは、AI アンチチート技術を使用して、ゲーム内のプレイヤーの行動データを分析し、異常な行動を持つプレイヤーを迅速に特定し、従来のアンチチート技術を効果的に補完しました。たとえば、AI マンマシンは戦闘中にプレイヤーの戦闘スタイルを学習し、プレイヤーのために新しい悪夢のようなマンマシン モデルを開発し、異なるゲーム体験をもたらすことができます。

Nightmare AI は合計 1 億人のプレイヤーを破りました
ゲーム エクスペリエンスの最適化からゲーム運営に至るまで、AI はゲームのあらゆる分野に力を与え、ゲーム メーカーを支援しています生産の品質と効率を向上させます。同時に、さまざまなゲームシーンは AI 技術を研究および検証するための優れたシナリオにもなり、AI 研究チームは AI アルゴリズムを繰り返し磨き、複雑なゲームシーンを通じて技術的効果を検証し、AI 業界のアルゴリズム、モデルの進歩を大きく促進します。分散コンピューティングおよびその他のテクノロジーの開発。
将来、AI は応用シナリオを拡大し続け、あらゆる分野の補助ツールとなり、アルゴリズム研究やニューラル ネットワーク アーキテクチャの探索における応用が促進されると考えられます。 、大規模分散コンピューティングにより、より高度な発展を達成し、あらゆる分野にさらなる可能性をもたらします。
以上が「Eternal Tribulation」× NetEase Fuxi 初の AI 共作ゲームデザイン、非常に人間指向の詳細内容です。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。

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

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人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


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