SAP生成式HUB的某些特征是什么?注意:这个问题有2个正确的答案。A.它独立于SAP的合作伙伴和生态系统运行。B.它确保相关,可靠和负责任的业务。C.它仅支持传统的机器学习模型。D.它可以立即访问广泛的大型语言模型(LLMS)。
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注意:威斯康星州统计局 11.0204、11.0304、11.0404、11.0504、11.0604、11.0804、11.0904 要求提供此表格中的信息。未能提供这些信息可能会受到威斯康星州统计局 11.1400、11.1401 的处罚。
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表格数据占企业数据资产的80%以上,在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注,产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明,大型语言模型(LLMS)可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是,当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题,我们基于迅速的效能引入了能力(AIGT),这是一种利用元数据信息(例如表描述和模式)的新颖方法,以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制,我们提出了长令牌分区算法,使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。
流量匹配(FM)是通过或差分方程(ODE)定义概率路径的一般框架,以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹,以生成具有较少功能评估的高质量样本,通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中,我们引入了一致性流量匹配(一致性-FM),这是一种新型的FM方法,可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流,从而对其速度值施加了构成。此外,我们提出了一种多段培训方法,以增强表现力,从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明,我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率,而比整流流模型快1.7倍,同时达到更好的生成质量。
移动人工智能生成内容 (AIGC) 是指采用部署在移动边缘网络的生成人工智能 (GAI) 算法来自动化信息创建过程,同时满足最终用户的需求。移动 AIGC 近来引起了极大的关注,并且可以成为新兴应用人体数字孪生 (HDT) 的关键支持技术。由移动 AIGC 赋能的 HDT 有望通过生成罕见疾病数据、建模高保真数字孪生、构建多功能测试平台以及提供全天候定制医疗服务来彻底改变个性化医疗。为了促进这种新范式的发展,在本文中,我们提出了一种移动 AIGC 驱动的 HDT 的系统架构,并强调了相应的设计要求和挑战。此外,我们还说明了两个用例,即移动 AIGC 驱动的 HDT 在定制手术计划和个性化药物中的应用。此外,我们进行了一项实验研究,以证明所提出的移动 AIGC 驱动的 HDT 解决方案的有效性,该解决方案在虚拟物理治疗教学平台中具有特殊应用。最后,我们通过简要讨论几个未解决的问题和未来方向来总结本文。