BEIJING, Ngày 3 tháng 11 năm 2023 — Công ty WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”) – Nhà cung cấp công nghệ Hologram Tăng cường Thực tế (AR) toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo rằng học sâu đã được áp dụng vào mô hình hiểu biết đọc máy và kết hợp với các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu và sửa chữa mô hình để cải thiện khả năng đọc và hiểu ngôn ngữ con người của máy và cải thiện hiệu suất và độ chính xác của máy trong các nhiệm vụ hiểu biết đọc.
Ứng dụng học sâu trong hiểu biết đọc máy chủ yếu là việc sử dụng các mô hình mạng nơ-ron sâu để giải quyết các vấn đề hiểu biết đọc máy. Nguyên tắc cơ bản là thực hiện khả năng đọc và hiểu tự động bằng cách biến đổi văn bản thành biểu diễn vector để bắt được thông tin ngữ nghĩa của từ ngữ và sử dụng cơ chế chú ý và thuật toán mã hóa. Mô hình này có khả năng trích xuất thông tin từ lượng văn bản lớn và tạo ra câu trả lời chính xác theo câu hỏi.
Mô hình hiểu biết đọc máy của WiMi dựa trên học sâu bao gồm biểu diễn đầu vào, hiểu bối cảnh, hiểu câu hỏi, và tạo ra câu trả lời. Biểu diễn đầu vào là quá trình chuyển đổi văn bản thô thành dạng máy xử lý được. Thông qua việc sử dụng đa dạng phương pháp biểu diễn đầu vào như nhúng từ, nhúng ký tự và mã vị trí, mô hình hiểu biết đọc máy có thể hiểu tốt hơn thông tin ngữ nghĩa và cấu trúc trong văn bản, do đó cải thiện hiệu suất của mô hình trong các nhiệm vụ hiểu biết đọc. Hiểu bối cảnh là một phần rất quan trọng của mô hình hiểu biết đọc máy, giúp mô hình hiểu thông tin bối cảnh trong văn bản để trả lời câu hỏi tốt hơn. Trong mô hình này, phương pháp phổ biến là hiện thực hóa hiểu bối cảnh thông qua cơ chế chú ý. Nhờ hiểu bối cảnh, mô hình hiểu biết đọc máy có thể hiểu văn bản tốt hơn và cải thiện độ chính xác và hiệu quả trả lời câu hỏi. Trong các nhiệm vụ hiểu biết đọc máy, hiểu câu hỏi ám chỉ quá trình chuyển đổi câu hỏi cho trước thành dạng máy có thể hiểu và xử lý được. Mục tiêu của hiểu câu hỏi là trích xuất thông tin chính từ câu hỏi và so khớp với bối cảnh để tìm ra câu trả lời chính xác. Qua quá trình hiểu câu hỏi, chúng tôi có thể chuyển đổi câu hỏi cho trước thành dạng máy có thể hiểu và xử lý được và tìm ra câu trả lời chính xác. Điều này cung cấp cơ sở cho thành công trong các nhiệm vụ hiểu biết đọc máy. Tạo ra câu trả lời là bước quan trọng trong mô hình hiểu biết đọc máy khi mục tiêu là tạo ra câu trả lời chính xác và liên tục dựa trên sự hiểu biết của mô hình về câu hỏi và văn bản.
Với sự phát triển liên tục của công nghệ học sâu, các mô hình hiểu biết đọc máy cũng đang tiến hóa. Trong tương lai, hướng phát triển chính của các mô hình hiểu biết đọc máy bao gồm tích hợp đa phương tiện, ứng dụng liên ngôn ngữ và liên lĩnh vực, và học chuyển tiếp và học thích ứng. Với ứng dụng rộng rãi của dữ liệu đa phương tiện, các mô hình hiểu biết đọc máy tương lai sẽ có thể xử lý đầu vào đa phương tiện kết hợp hình ảnh, giọng nói và văn bản. Bằng cách tích hợp thông tin từ nhiều phương tiện, mô hình có thể hiểu văn bản một cách toàn diện hơn và cung cấp câu trả lời chính xác hơn.
Để giải quyết các vấn đề thiếu dữ liệu và thích ứng lĩnh vực, trong tương lai, nghiên cứu của WiMi về các mô hình hiểu biết đọc máy sẽ chú trọng nhiều hơn vào học chuyển tiếp và học thích ứng, và cải thiện khả năng tổng quát hóa của các mô hình bằng cách sử dụng kiến thức và mô hình hiện có để học nhanh và chuyển tiếp trong các nhiệm vụ và lĩnh vực mới. WiMi cũng sẽ tiếp tục nghiên cứu sâu rộng trong lĩnh vực mô hình hiểu biết đọc máy, để làm cho các mô hình hiểu biết đọc máy trở nên mạnh mẽ và thông minh hơn để hiểu và áp dụng thông tin văn bản tốt hơn nhằm cung cấp nhiều trợ giúp và hỗ trợ hơn cho con người.
Về WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ: WIMI) là nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật toàn diện về đám mây hologram và hỗ trợ kỹ thuật chuyên nghiệp bao gồm phần mềm HUD hologram tăng cường thực tế cho ô tô, công nghệ LiDAR xung hologram 3D, thiết bị trường sáng hologram đeo đầu, bán dẫn hologram, phần mềm đám mây hologram, định vị xe hơi hologram và những ngành khác.
Tuyên bố an toàn
Bản tin này chứa “tuyên bố tương lai” theo Đạo luật Cải cách Kiện tụng Chứng khoán Tư nhân năm 1995. Các tuyên bố tương lai này có thể xác định bằng ngôn ngữ như “sẽ”, “dự kiến”, “dự đoán”, “tương lai”, “định”, “kế hoạch”, “tin tưởng”, “ước tính” và tương tự. Các tuyên bố không dựa trên sự kiện lịch sử là tuyên bố tương lai. Trong số những thứ khác, triển vọng kinh doanh và trích dẫn của quản lý trong bản tin này và kế hoạch chiến lược và hoạt động của Công ty chứa các tuyên bố tương lai. Công ty cũng có thể đưa ra các tuyên bố tương lai bằng văn bản hoặc miệng trong báo cáo thường niên và bán niên gửi Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (“SEC”), báo cáo thường niên gửi cổ đông, bản tin báo chí và các tài liệu viết khác, và trong các tuyên bố miệng của các quan chức, giám đốc hoặc nhân viên với bên thứ ba. Các tuyên bố tương lai liên quan đến rủi ro và độ không chắc chắn. Một số yếu tố có thể khiến kết quả thực tế khác biệt đáng kể so với bất kỳ tuyên bố tương lai nào, bao gồm nhưng không giới hạn ở: mục tiêu và chiến lược của Công ty; phát triển kinh doanh, tình hình tài chính và kết quả hoạt động của Công ty trong tương lai; sự tăng trưởng dự kiến của ngành AR hologram; và dự kiến của Công ty về nhu cầu và chấp nhận thị trường đối với sản phẩm và dịch vụ của mình.
Thông tin bổ sung liên quan đến các yếu tố rủi ro này và những yếu tố rủi ro khác được bao gồm trong báo cáo hàng năm của Công ty trên Mẫu 20-F và báo cáo hiện tại trên Mẫu 6-K gửi SEC. Tất cả thông tin trong bản tin này là tính đến ngày phát hành bản tin này