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- Neue Arbeit vom Autor von Mamba: Distilling Llama3 in ein hybrides lineares RNN
- Der Schlüssel zum großen Erfolg von Transformer im Bereich Deep Learning ist der Aufmerksamkeitsmechanismus. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Transformer-basierten Modell, sich auf die Teile zu konzentrieren, die mit der Eingabesequenz zusammenhängen, und so ein besseres Kontextverständnis zu erreichen. Der Nachteil des Aufmerksamkeitsmechanismus besteht jedoch darin, dass der Rechenaufwand hoch ist, der quadratisch mit der Eingabegröße zunimmt, was es für den Transformer schwierig macht, sehr lange Texte zu verarbeiten. Vor einiger Zeit hat das Aufkommen von Mamba diese Situation durchbrochen und kann mit zunehmender Kontextlänge eine lineare Erweiterung erreichen. Mit der Veröffentlichung von Mamba können diese Zustandsraummodelle (SSM) Transformer in kleinen und mittleren Maßstäben erreichen oder sogar übertreffen und dabei die Ordnung aufrechterhalten.
- KI 984 2024-09-02 13:41:30
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- Das Zellkern-KI-Tool der Southern Medical University kann mit einer Präzision im Nanometerbereich innerhalb einer Stunde erkannt werden
- Herausgeber |KX Ein Nanometer (nm) ist ein Milliardstel Meter und die Breite eines menschlichen Haares beträgt etwa 100.000 nm. Heutzutage kann künstliche Intelligenz Neuordnungen innerhalb von Zellen erkennen, die nur 20 nm groß sind, also 5.000 Mal kleiner als die Breite eines menschlichen Haares. Diese Veränderungen sind zu klein und subtil, als dass sie von Menschen allein mit herkömmlichen Methoden entdeckt werden könnten. Kürzlich hat ein Forschungsteam der Southern Medical University und des Barcelona Institute of Science and Technology in Spanien ein Tool für nukleare künstliche Intelligenz (AINU) entwickelt, das spezifische nukleare Merkmale mit einer Auflösung im Nanometerbereich identifizieren kann. Es kann Krebszellen von normalen Zellen unterscheiden und frühe Stadien einer intrazellulären Virusinfektion erkennen. LimeiZ, Co-Autor des Artikels und Forscher am Guangdong Provincial People's Hospital (GDPH) der Southern Medical University
- KI 593 2024-09-02 13:30:20
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- Warum die Speech-to-Text-Funktion von ChatGPT die beste ist, die ich je verwendet habe
- Man muss es aussprechen, um es zu glauben; Die fantastische Speech-to-Text-Funktion von ChatGPT also. Es hat sich als weitaus flüssiger und präziser erwiesen als einige der etabliertesten Voice-to-Text-Apps. ChatGPT ist besser als Googles Spracheingabe
- KI 647 2024-08-30 10:04:39
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- Warum ich Quoras Poe AI anstelle von ChatGPT verwende
- Wenn Sie mit KI beginnen möchten, können die vielen Möglichkeiten verwirrend und überwältigend sein. Anstatt also ChatGPT zu verwenden, wo ich nur auf einen einzigen KI-Chatbot zugreifen kann, ist Quoras Poe zu meiner bevorzugten KI-Plattform geworden. Probieren Sie vieles aus
- KI 1315 2024-08-26 21:40:36
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- Generieren Sie „Black Myth: Wukong ' 3D-Assets in einem Satz. Hu Yuanmings unternehmerisches Projekt Meshy ist eine neue, kostenlose Testversion
- Die Geometrie ist sauberer und detaillierter, der Arbeitsablauf ist vernünftiger, die 3D-Generierungsfunktionen von Meshy haben sich weiterentwickelt und jeder kann es kostenlos ausprobieren. Schicksalsmann, wo warst du jetzt? Es besteht kein Zweifel, dass „Black Myth: Wukong“ in den letzten zwei Tagen am beliebtesten war, sei es im Freundeskreis oder auf verschiedenen Online-Plattformen. Selbst wenn Sie überhaupt keine Spiele spielen, werden Sie vielleicht dennoch auf dieses Super-Meisterwerk achten, das aufgrund der rekordverdächtigen Verkäufe oder des „Leitungswassers“, das das gesamte Netzwerk erfasst hat, als „die Geschichte chinesischer Spiele erschaffen“ bekannt ist . Allerdings wurde „Black Myth: Wukong“ zum ersten Mal aufgrund eines Live-Demonstrationsvideos uraufgeführt. Dieser Trailer, der fast 60 Millionen Mal angesehen wurde, kündigt an, dass chinesische Spieler in der von der westlichen Kultur dominierten Spielebranche bald den heldenhaften Protagonisten haben werden, von dem sie träumen, der in der chinesischen Kultur verwurzelt ist. Und im Trailer
- KI 985 2024-08-23 19:40:43
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- KI löst erstmals quantenphysikalisches Problem, DeepMind berechnet präzise angeregte Quantenzustände, aufgeführt in Science
- Herausgeber |. KX Zuvor war das von Google DeepMind-Forschern entwickelte Fermion Neural Network (FermiNet) sehr gut für die Modellierung des Quantengrundzustands einer großen Anzahl von Elektronen geeignet. FermiNet konzentrierte sich zunächst auf den Grundzustand von Molekülen. Wenn Moleküle und Materialien jedoch durch große Energiemengen angeregt werden, beispielsweise wenn sie Licht oder hohen Temperaturen ausgesetzt werden, können Elektronen in einen Zustand höherer Energie versetzt werden – einen angeregten Zustand. Angeregte Zustände sind in Bereichen wie Physik und Chemie wichtig; skalierbare, genaue und robuste Berechnungen angeregter Zustandseigenschaften auf der Grundlage erster Prinzipien stehen jedoch immer noch vor großen theoretischen Herausforderungen. Jetzt haben DeepMind-Forscher eine neue Methode zur Berechnung angeregter Zustände entwickelt, die leistungsfähiger und vielseitiger ist als frühere Methoden. Diese Methode kann auf jeden angewendet werden
- KI 1358 2024-08-23 19:34:26
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- Es wird immer gesagt, dass verkörperte Geheimdienstdaten zu teuer sind. Das Pengcheng-Labor hat einen millionenschweren standardisierten Datensatz als Open-Source-Quelle bereitgestellt
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail für die Einreichung: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels kommen vom Institut für Multi-Agenten und verkörperte Intelligenz des Pengcheng-Labors und einem Team von Lehrern und Studenten der Southern University of Science and Technology und Sun Yat -sen-Universität, darunter Professor Lin Liang (Forschungsdirektor des Instituts, National Outstanding Youth, IEEE Fellow), Professor Zheng Feng, Professor Liang Xiaodan, Wang Zhiqiang (
- KI 1021 2024-08-23 16:01:02
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- Chinas erstes selbst entwickeltes multimodales MoE-Großmodell offenbart Tencents multimodales Verständnis gemischter Elemente
- Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die von GPT repräsentierten groß angelegten Sprachmodelle läuten den Beginn der allgemeinen künstlichen Intelligenz im digitalen kognitiven Raum ein. Diese Modelle demonstrieren durch die Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache leistungsstarke Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten und haben breite Anwendungsaussichten in mehreren Bereichen gezeigt. Ob inhaltlich
- KI 661 2024-08-22 22:38:25
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- Der Einsatz von KI zur automatischen Gestaltung von Agenten verbessert die Mathematikergebnisse um 25,9 % und übertrifft damit die manuelle Gestaltung bei weitem
- Die Leistung der auf ADAS basierenden erkannten Agenten übertrifft die von Hand entwickelten Basislinien auf dem neuesten Stand der Technik deutlich. Basismodelle (FM) wie GPT und Claude werden zu einer starken Unterstützung für Allzweckagenten und werden zunehmend für eine Vielzahl von Argumentations- und Planungsaufgaben eingesetzt. Bei der Lösung von Problemen sind die benötigten Agenten jedoch in der Regel zusammengesetzte Agentensysteme mit mehreren Komponenten und keine monolithischen Modellabfragen. Darüber hinaus benötigen Agenten häufig Zugriff auf externe Tools wie Suchmaschinen, Codeausführung und Datenbankabfragen, damit sie komplexe reale Aufgaben lösen können. Daher wurden viele wirksame Bausteine für Agentensysteme vorgeschlagen, wie z. B. Gedankenkettenplanung und Argumentation, Gedächtnisstrukturen, Werkzeugnutzung und Selbstreflexion. Obwohl diese Mittel in verschiedenen Anwendungen Erfolge erzielt haben
- KI 376 2024-08-22 22:37:32
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- Auf der Weltroboterkonferenz wurde dieser Haushaltsroboter, der „die Hoffnung auf eine zukünftige Altenpflege' in sich trägt, umzingelt
- Auf der World Robot Conference in Peking ist die Präsentation humanoider Roboter zum absoluten Mittelpunkt der Szene geworden. Am Stand von Stardust Intelligent führte der KI-Roboterassistent S1 drei große Darbietungen mit Hackbrett, Kampfkunst und Kalligraphie auf Ein Ausstellungsbereich, der sowohl Literatur als auch Kampfkunst umfasst, zog eine große Anzahl von Fachpublikum und Medien an. Durch das elegante Spiel auf den elastischen Saiten demonstriert der S1 eine feine Bedienung und absolute Kontrolle mit Geschwindigkeit, Kraft und Präzision. CCTV News führte einen Sonderbericht über das Nachahmungslernen und die intelligente Steuerung hinter „Kalligraphie“ durch. Firmengründer Lai Jie erklärte, dass hinter den seidenweichen Bewegungen die Hardware-Seite die beste Kraftkontrolle und die menschenähnlichsten Körperindikatoren (Geschwindigkeit, Belastung) anstrebt. usw.), aber auf der KI-Seite werden die realen Bewegungsdaten von Menschen gesammelt, sodass der Roboter stärker werden kann, wenn er auf eine schwierige Situation stößt, und lernen kann, sich schnell weiterzuentwickeln. Und agil
- KI 950 2024-08-22 22:35:03
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- Distributed Artificial Intelligence Conference DAI 2024 Call for Papers: Agent Day, Richard Sutton, der Vater des Reinforcement Learning, wird teilnehmen! Yan Shuicheng, Sergey Levine und DeepMind-Wissenschaftler werden Grundsatzreden halten
- Einleitung zur Konferenz Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie ist künstliche Intelligenz zu einer wichtigen Kraft bei der Förderung des sozialen Fortschritts geworden. In dieser Zeit haben wir das Glück, die Innovation und Anwendung der verteilten künstlichen Intelligenz (DAI) mitzuerleben und daran teilzuhaben. Verteilte Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Zweig des Gebiets der Künstlichen Intelligenz, der in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit erregt hat. Durch die Kombination des leistungsstarken Sprachverständnisses und der Generierungsfähigkeiten großer Modelle sind plötzlich Agenten aufgetaucht, die auf natürlichen Sprachinteraktionen, Wissensbegründung, Aufgabenplanung usw. basieren. AIAgent übernimmt das große Sprachmodell und ist zu einem heißen Thema im aktuellen KI-Kreis geworden. Au
- KI 1323 2024-08-22 20:02:33
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- Neues SOTA für die Vorhersage von Proteinfunktionen, statistikbasierte KI-Methoden vom Shanghai Institute of Technology, Oxford und anderen, veröffentlicht im Nature-Unterjournal
- , Herausgeber |. KX-Proteine verbinden sich mit anderen Molekülen, um nahezu alle grundlegenden biologischen Aktivitäten zu ermöglichen. Daher ist das Verständnis der Proteinfunktion von entscheidender Bedeutung für das Verständnis von Gesundheit, Krankheit, Evolution und Organismusfunktion auf molekularer Ebene. Allerdings sind mehr als 200 Millionen Proteine noch nicht charakterisiert, und Berechnungsmethoden stützen sich in hohem Maße auf Strukturinformationen von Proteinen, um Annotationen unterschiedlicher Qualität vorherzusagen. Kürzlich hat ein Forschungsteam der Universität Oxford, der ETH Zürich, der Universität Shanghai für Wissenschaft und Technologie und der Beijing Normal University eine statistikbasierte Graphnetzwerkmethode namens PhiGnet entwickelt, um die funktionelle Annotation von Proteinen und die Identifizierung funktioneller Stellen zu erleichtern . . PhiGnet übertrifft nicht nur andere Methoden in der Leistung, sondern verkleinert auch Sequenzen, selbst wenn keine Strukturinformationen vorliegen
- KI 894 2024-08-22 16:45:02
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- Der Standpunkt der Natur: Die Erprobung künstlicher Intelligenz in der Medizin ist im Chaos. Was ist zu tun?
- Herausgeber | ScienceAI Basierend auf begrenzten klinischen Daten wurden Hunderte medizinischer Algorithmen genehmigt. Wissenschaftler diskutieren darüber, wer die Werkzeuge testen soll und wie dies am besten geschieht. Devin Singh wurde Zeuge, wie ein pädiatrischer Patient in der Notaufnahme einen Herzstillstand erlitt, während er lange auf eine Behandlung wartete, was ihn dazu veranlasste, den Einsatz von KI zu erforschen, um Wartezeiten zu verkürzen. Mithilfe von Triage-Daten aus den Notaufnahmen von SickKids erstellten Singh und Kollegen eine Reihe von KI-Modellen, um mögliche Diagnosen zu stellen und Tests zu empfehlen. Eine Studie zeigte, dass diese Modelle die Zahl der Arztbesuche um 22,3 % verkürzen können und die Verarbeitung der Ergebnisse pro Patient, der einen medizinischen Test benötigt, um fast drei Stunden beschleunigt. Der Erfolg von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Forschung bestätigt dies jedoch nur
- KI 677 2024-08-22 16:37:32
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- Das Finanz-Multi-Agent-Framework der Ant Group ist offiziell Open Source
- Am 25. Mai stellte die Ant Group auf dem 7. Digital China Construction Summit offiziell das Multi-Agent-Framework agentUniverse zur Verfügung. Dies ist das branchenweit erste Open-Source-Multi-Agent-Technologie-Framework im Finanzbereich Mit Komponenten zur Orchestrierung der Zusammenarbeit können Entwickler Multi-Agenten-Kollaborationsmodelle entwickeln und anpassen und können Entwicklern dabei helfen, die Forschung und Entwicklung großer Modelltechnologien in Finanzszenarien zu beschleunigen. ( Bildunterschrift: Lu Ziele, die es zu erreichen gilt. Große Modelle erledigen ihre Arbeit. Laut dem von IDC veröffentlichten Bericht „2024 AIGC Top Ten Trends in Application Layer“ werden intelligente Agenten im Vordergrund stehen
- KI 440 2024-08-22 16:01:42
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- KI im Einsatz |. Trumps Seele durchdringt „Black Myth', 3D „Magic Transformation' Wukong... Wie viele KI-Gameplays kann ein schwarzer Affe hervorrufen?
- Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Art zu leben und zu arbeiten still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz eingesetzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Einsende-E-Mail: content@jiqizhixin.com Der Bildschirm wurde in den letzten zwei Tagen von einem schwarzen Affen geklaut. Wie unglaublich heiß ist das? Tiktok, Weibo und offizielle Accounts chatten alle mit nur einem Wisch über das heimische Spiel „Black Myth: Wukong“. Sogar die offiziellen Medien haben mit Live-Übertragungen begonnen. Es gibt auch Unternehmen, die direkt Urlaub nehmen, damit die Mitarbeiter dies tun können
- KI 1014 2024-08-21 22:50:32