可以针对更具体的 PLN 任务或法律等特定领域进行调整。正是在知识工程学院 (IIC),我们最近致力于将西班牙语的通用语言模型用于法律领域,并使用大型法律行政语料库对其进行重新训练。 PLN 的前进势不可挡。这些模型能够越来越好地处理语言,人工智能领域的领先公司(谷歌、Facebook、微软)正在竞相看谁能开发出最好的英语语言模型。在西班牙语中,目前没有那么多竞争,但我们语言的第一批模型已经开始可用。

例如,在 IIC,我们最近设法推出了我们自己的西班牙语语言模型的第一个版本:RigoBERTa。我们对现有的西班牙 卢森堡电话号码 语模型实施了数据、硬件和架构改进,并对其进行了超过 4500 亿个单词的训练。经过两年的研究,我们已经在使用不同的 PLN 任务对其进行测试。 钥匙保持视线人工智能 未来的人工智能技术 由于它的可能性,PLN 也将在那些有前途的人工智能技术中占有一席之地

应该添加另外两个由于缺乏

用例或缺乏技术而尚未在公司中应用的其他人工智能技术。,但是他们值得一提。 在深度强化学习或深度强化学习的情况下,仍然没有明确的业务应用。这旨在从数据中自动生成策略,作为一种更高级的优化形式。我们拥有它的技术,它不断发展,在国际象棋、围棋和电子竞技等游戏中表现出色,超过了最优秀的人类。但由于其对数据量和计算硬件的要求极高,实际应用尚待探索。 另一方面,量子计算则相反

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用例开始变得清晰,但我们必须等待硬件技术的进步,以及对算法的进一步研究,以提高量子芯片的可靠性。这是一项非常有前途的技术,但目前只能将简单的量子计算算法应用于非常小的数据集,与经典计算相比没有优势。 鉴于其可能的优势,我们必须继续观察人工智能的进步。在 IIC,我们试图让许多组织在这方面变得容易,作为观察者、顾问并应用许多针对每项业务量身定制的技术,因为只有这样才能真正有效地采用这项技术。

号皇家法令对劳动框架的改革

在实质上维持了以前的情况。一方面,这是好的,因为它消除了将劳动力系统卷入可能严重影响经济活动的干预和僵化水平的激进方法。但另一方面,这很糟糕,因为它避开了我们的劳资关系需要适应经济、社会和技术变革的巨大转变。 企业的自由和生产活动组织的灵活性得到了维护。生产性外包,通过承包和分包,在上述条款下仍然是可能的,并且明确了适用的部门协议(应酌情添加,因为工人法规第 84 条的适用被保留,并且,因此

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