Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Hiệp hội Deep Learning G-Certification vượt quá 100.000 người
Generatived
9:00 2/5/25
Hiệp hội Học sâu Nhật Bản (Tokyo) thông báo rằng tổng số người vượt qua "G-Test" đã vượt quá 100.000. Con số này đạt được trong kỳ thi G-Test thứ hai được tổ chức vào ngày 7 và 8 tháng 3 năm 2025, đánh dấu một cột mốc mới trong phát triển nguồn nhân lực AI. G-Test là kỳ thi đánh giá trình độ kiểm tra kiến thức cơ bản về AI và học sâu, và đã trở nên quan trọng kể từ khi ra mắt vào năm 2017.
Phần lớn các ứng viên G-Exam ở độ tuổi 20, chiếm khoảng 30-40% tổng số. Tuy nhiên, có một số lượng ổn định các ứng viên ở độ tuổi 30 và 40, và số lượng ứng viên thành công trên 50 tuổi cũng đang tăng lên. Theo ngành, hầu hết các ứng viên đến từ các ngành xử lý thông tin và phần mềm, nhưng cũng có sự gia tăng các ứng viên đến từ các ngành tài chính, bảo hiểm và bất động sản.
CDLE (Cộng đồng những người truyền bá học sâu) là một cộng đồng những người vượt qua kỳ thi G-test và tham gia vào các hoạt động thúc đẩy việc triển khai công nghệ AI trong xã hội. Họ đã rất tích cực, bao gồm cả việc lọt vào vòng chung kết của một sự kiện do Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp tổ chức, và tổ chức các buổi học và các buổi họp mặt xã hội trong các nhóm địa phương.
Chủ tịch Yutaka Matsuo cho biết sự gia tăng số lượng người vượt qua kỳ thi G-Test cho thấy sự lan tỏa của kiến thức về AI. Ông hy vọng rằng nhiều người sẽ tiếp tục tìm hiểu và sử dụng AI để xây dựng một xã hội mới. Kỳ thi G-Test sẽ được tổ chức vào tháng 5, tháng 7, tháng 9 và tháng 11 trong tương lai và thông tin chi tiết có thể được tìm thấy trên trang web chính thức.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
Google mở rộng công cụ xác minh nội dung bằng trí tuệ nhân tạo.
9:00 27/5/26
Google vừa công bố triển khai rộng rãi công nghệ đóng dấu bản quyền SynthID của mình trên các hình ảnh, video và âm thanh được tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo.
NVIDIA giải thích các phương pháp đánh giá tác nhân AI.
9:00 27/5/26
NVIDIA đã công bố hướng dẫn nêu rõ sự khác biệt giữa việc đánh giá mô hình AI và đánh giá tác nhân AI


%20(1).webp)
