aktueller Standort:Heim > Technische Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > KI
- Richtung:
- alle web3.0 Backend-Entwicklung Web-Frontend Datenbank Betrieb und Instandhaltung Entwicklungswerkzeuge PHP-Framework tägliche Programmierung WeChat-Applet häufiges Problem andere Technik CMS-Tutorial Java System-Tutorial Computer-Tutorials Hardware-Tutorial Mobiles Tutorial Software-Tutorial Tutorial für Handyspiele
- Klassifizieren:
-
- Auf private Daten und gelöschte Inhalte kann dauerhaft zugegriffen werden, GitHub-Beamter: absichtlich gestaltet
- Kürzlich schockierte eine Neuigkeit die Open-Source-Community: Auf gelöschte Inhalte auf GitHub und Daten in privaten Repositories kann dauerhaft zugegriffen werden, und dies wurde vom Beamten absichtlich so gestaltet. Das Open-Source-Sicherheitssoftwareunternehmen TruffleSecurity hat das Problem in einem Blogbeitrag detailliert beschrieben. TruffleSecurity führt einen neuen Begriff ein: CFOR (CrossForkObjectReference): CFOR-Schwachstellen treten auf, wenn ein Repository-Fork Zugriff auf vertrauliche Daten in einem anderen Fork hat (einschließlich Daten aus privaten und gelöschten Forks). Ähnlich wie bei unsicheren direkten Objektreferenzen gibt der Benutzer bei CFOR den Commit-Hash-Wert an
- KI 1116 2024-07-30 02:06:44
-
- Insight AI |. NetEase Smart: Fahrerlose Technologie beschleunigt die Kommerzialisierung technischer Roboter
- Mit der rasanten Entwicklung der fahrerlosen Technologie wurden in vielen Städten fahrerlose Taxis kommerziell betrieben, und ihre Beliebtheit ist für alle offensichtlich. Die Technologie des autonomen Fahrens erfüllt die neuen Bedürfnisse der Menschen mit hoher Effizienz und Komfort und fördert die Transformation und Modernisierung der Branche. Die Förderung und Anwendung dieser Technologie verändert unseren Lebensstil in beispiellosem Tempo und eröffnet auch neue Möglichkeiten für das autonome Fahren Die Umsetzung der Kommerzialisierung bringt Erfahrungen mit sich. In der Baumaschinenbauindustrie sind wir mit den immer deutlicher werdenden Einschränkungen traditioneller manueller Vorgänge und halbmechanischer Vorgänge konfrontiert, wie z. B. Verzögerungen beim Projektfortschritt aufgrund geringer Baueffizienz, häufige Sicherheitsrisiken, die eine Gefahr für das Leben der Arbeiter darstellen, usw Angesichts der anhaltenden Komprimierung der hohen Arbeitskosten haben sich diese Herausforderungen zu Engpässen entwickelt, die die qualitativ hochwertige Entwicklung der Branche einschränken. daher
- KI 1175 2024-07-29 20:34:33
-
- „Vater des maschinellen Lernens' Mitchell schreibt: Wie KI die wissenschaftliche Entwicklung beschleunigt und wie die Vereinigten Staaten Chancen nutzen
- Herausgeber |. ScienceAI Kürzlich hat Tom M. Mitchell, Professor an der Carnegie Mellon University und bekannt als „Vater des maschinellen Lernens“, ein neues Whitepaper zu KI für die Wissenschaft geschrieben, das sich mit der Frage „Wie beschleunigt künstliche Intelligenz die wissenschaftliche Entwicklung?“ befasst Helft die US-Regierung, dieses Ziel zu erreichen? ScienceAI hat den vollständigen Text des Original-Whitepapers zusammengestellt, ohne seine ursprüngliche Bedeutung zu ändern. Der Inhalt ist wie folgt. Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat in jüngster Zeit erhebliche Fortschritte gemacht, einschließlich groß angelegter Sprachmodelle wie GPT, Claude und Gemini, was die Möglichkeit erhöht, dass sich die sehr positiven Auswirkungen der künstlichen Intelligenz möglicherweise erheblich beschleunigen
- KI 928 2024-07-29 20:23:43
-
- Zhi Square überwindet die Kernprobleme der verkörperten Intelligenz: die Ausweitung von AGI auf die physische Welt
- Kürzlich fand im großen Stil der „Financial PLUS Series Industry Summit 2024·Artificial Intelligence Empowers Thousands of Industries“ der PBC School of Finance der Tsinghua University statt. Dr. Guo Yandong, Gründer und CEO von Zhiping (Shenzhen) Technology Co., Ltd. (im Folgenden als Zhiping bezeichnet), wurde zur Teilnahme eingeladen und traf sich mit Yang Xueshan, dem ehemaligen Vizeminister des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie, Zhang Bo, Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Ehrenpräsident des Instituts für Künstliche Intelligenz der Tsinghua-Universität, und Wang Xiaochuan, Gründer und CEO von Baichuan Intelligent, Ma Hong, Gründer und Vorsitzender von Yixian Intelligence, und andere Gäste nahmen an dem Treffen teil, um zu diskutieren, wie künstliche Intelligenz funktioniert kann die Realwirtschaft stärken und eine qualitativ hochwertige Entwicklung der Realwirtschaft fördern. Der Entwicklungstrend der dritten Generation der künstlichen Intelligenz geht von der digitalen Welt-AGI zur physischen Welt-AGI. Das Aufkommen des großen Sprachmodells markiert die dritte Generation der künstlichen Intelligenz.
- KI 744 2024-07-29 20:18:23
-
- Für 1.890 US-Dollar können Sie ein anständiges Diffusionsmodell mit 1,2 Milliarden Parametern von Grund auf trainieren.
- Mit nur 1.890 US-Dollar und 37 Millionen Bildern können Sie ein anständiges Verbreitungsmodell trainieren. Derzeit eignen sich visionäre generative Modelle gut für die Erstellung realistischer visueller Inhalte, allerdings sind die Kosten und der Aufwand, diese Modelle von Grund auf zu trainieren, nach wie vor hoch. StableDiffusion2.1 benötigte beispielsweise 200.000 A100GPU-Stunden. Selbst wenn Forscher die fortschrittlichste Methode verwenden, dauert das Training auf einer 8×H100-GPU immer noch mehr als einen Monat. Darüber hinaus stellt das Training großer Modelle auch Herausforderungen für Datensätze dar. Diese Daten liegen grundsätzlich in Einheiten von Hunderten von Millionen vor, was auch Herausforderungen für das Training von Modellen mit sich bringt. Hohe Schulungskosten und Anforderungen an den Datensatz stellen unüberwindbare Hindernisse für die Entwicklung groß angelegter Diffusionsmodelle dar. Jetzt von Sony AI und mehr
- KI 631 2024-07-29 18:41:44
-
- Tao Zhexuan kommentiert Google AlphaProof: KI zeigt bei Mathematikwettbewerben „außergewöhnliche Weisheit'.
- Angesichts der Probleme der Mathematikolympiade reicht der „IQ“ der KI oft nicht aus. Dies gehört jedoch der Vergangenheit an. Google DeepMind nutzte KI, um meiner Meinung nach die eigentlichen Fragen der diesjährigen Internationalen Mathematikolympiade zu lösen, und es war nur noch einen Schritt von der Goldmedaille entfernt. Für KI ist die Mathematikolympiade kein Problem mehr. Jede der sechs Fragen in IMO2024 ist 7 Punkte wert, mit einer maximalen Gesamtpunktzahl von 42 Punkten. Das System von DeepMind erhielt eine Endpunktzahl von 28, was bedeutet, dass alle vier gelösten Probleme eine perfekte Punktzahl erhielten – was der höchsten Punktzahl in der Silbermedaillenkategorie entspricht. 1. Link zum DeepMind-Artikel: https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-i
- KI 555 2024-07-29 08:25:33
-
- Billionen von Token! Die Geburt des größten multimodalen Datensatzes der Geschichte
- Multimodale große Open-Source-Modelle könnten auf dem Vormarsch sein. Zu einer Zeit, in der Llama 3.1 Schlagzeilen macht, erschien plötzlich eine weitere sehr wichtige Veröffentlichung – ein multimodaler Open-Source-Datensatz von beispiellosem Umfang. Bei großen Modellen ist die Bedeutung von Datensätzen selbstverständlich. Man kann sogar sagen, dass es ohne große Datensätze unmöglich ist, große Modelle zu haben. Jetzt ist die Zeit gekommen, in der die Entwicklung großer multimodaler Modelle (LMM) boomt. Hochwertige und quelloffene multimodale Datensätze von ausreichend großem Umfang sind in diesem Bereich zu einem „erheblichen Bedarf“ geworden. Allerdings sind die vorhandenen multimodalen Open-Source-Datensätze im Vergleich zu Open-Source-Textdatensätzen relativ klein und weisen keine Vielfalt auf. Ihre Quellen sind im Wesentlichen HTML-Dokumente, was die Breite und Vielfalt der Daten einschränkt.
- KI 959 2024-07-28 09:38:23
-
- Zhijia Technology erhielt die landesweit erste fahrerlose Testlizenz für schwere Lkw auf offener Straße
- Am 1. Dezember 2023 erhielt Zhijia Technology die Suzhou Intelligent Connected Vehicle Unmanned Testing License. Bei dieser Lizenz handelt es sich auch um die erste Straßentestlizenz für unbemannte schwere Lkw mit offenem Autobahn-Vollszenario für ein holografisches Straßennetz (S17 Su-Taiwan Expressway) in der Provinz Jiangsu und in China. Die Lizenz für fahrerlose Schwerlast-Lkw-Tests auf offener Straße wurde von der Suzhou Intelligent Connected Vehicle Joint Group ausgestellt und Branchenexperten können auf ausgewiesenen Straßenabschnitten autonome Fahrtests mit fahrerlosen Schwerlastkraftwagen durchführen. Die Erteilung dieser Lizenz ist eine wichtige Maßnahme der Stadt Suzhou, um die Smart-Car-Networking-Branche energisch zu fördern und den kommerziellen Betrieb unbemannter Schwerlastkraftwagen in Zukunft stark zu unterstützen. Zuvor hat der unbemannte Schwerlastkraftwagen von Zhijia Technology den Einsatz auf dem Sutai Expressway S17 abgeschlossen, Chinas erster intelligenter Autobahn mit holographischer Sensorik, die das Niveau des kollaborativen autonomen Fahrens zwischen Fahrzeug und Straße erfüllt.
- KI 485 2024-07-28 08:08:29
-
- Gefällt Jia Yangqing: SGLang mit 3K-Sternen wird veröffentlicht, beschleunigt die Llama 405B-Inferenz und tötet vLLM und TensorRT-LLM sofort
- Die Vorteile der Ausführung von Llama3405B liegen auf der Hand. Vor kurzem hat Meta das neueste 405B-Modell (Llama3.1405B) als Open-Source-Version bereitgestellt, wodurch die Leistung des Open-Source-Modells auf ein neues Niveau gehoben wurde. Aufgrund der großen Anzahl von Modellparametern beschäftigt viele Entwickler eine Frage: Wie kann die Inferenzgeschwindigkeit des Modells verbessert werden? Nach nur zwei Tagen ergriff das LMSYSOrg-Team Maßnahmen und brachte die neue SGLangRuntimev0.2 auf den Markt. Dies ist eine allgemeine Service-Engine für LLM und VLM. Beim Ausführen von Llama3.1405B sind Durchsatz und Latenzleistung besser als bei vLLM und TensorRT-LLM. In einigen Fällen (bei Modellen der Llama-Serie) kann der Durchsatz sogar zehn erreichen
- KI 896 2024-07-28 08:07:53
-
- Umgedreht? In einem neuen Wettbewerb gewann KAN, das behauptet, MLP zu ersetzen, nur ein Spiel
- KAN ist führend in der symbolischen Darstellung, aber MLP ist immer noch ein Generalist. Multi-Layer-Perceptrons (MLP), auch bekannt als vollständig verbundene Feedforward-Neuronale Netze, sind eine Grundkomponente heutiger Deep-Learning-Modelle. Die Bedeutung von MLP kann nicht genug betont werden, da es die Standardmethode zur Approximation nichtlinearer Funktionen beim maschinellen Lernen ist. Allerdings weist MLP auch bestimmte Einschränkungen auf, wie z. B. die Schwierigkeit, die erlernten Darstellungen zu interpretieren, und die Schwierigkeit, die Netzwerkgröße flexibel zu erweitern. Die Entstehung von KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) bietet eine innovative Alternative zum traditionellen MLP. Diese Methode übertrifft MLP hinsichtlich Genauigkeit und Interpretierbarkeit, darüber hinaus ist sie in der Lage
- KI 509 2024-07-28 08:05:03
-
- ECCV 2024|Haben Sie es wirklich gesehen oder dachten Sie, Sie hätten es gesehen? Die übermäßige Abhängigkeit großer multimodaler Modelle vom Textwissen vor dem Training sollte behoben werden
- 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 Der Erstautor dieses Artikels, Pi Renjie, ist Doktorand im dritten Jahr an der Hong Kong University of Science and Technology und studiert bei Professor Zhang Tong und Professor Zhou Xiaofang . Zuvor erwarb er einen Bachelor-Abschluss in Computertechnik von der University of Hong Kong. Zu seinen Forschungsinteressen gehören multimodale große Sprachmodelle, datenzentrierte künstliche Intelligenz und automatisiertes maschinelles Lernen.
- KI 978 2024-07-28 07:49:53
-
- Trumps Attentatsfoto kostet 2.100 Yuan? ! Artikeltitel, begleitende Bilder, AI stellt Ihnen ein Dutzend kostenlos zur Verfügung
- Machine Power Report Editor: Das große Modell von Sia kann den Editor-Assistenten ersetzen, was viel zuverlässiger ist als der Ersatz des Fahrers durch Carrot Run. Es heißt, dass Selbstmedien Fotos von Trumps Ermordung als Illustrationen verwenden und 2.100 Yuan pro Bild verlangen! Die Zeiten, in denen ein Artikel beiläufig mit einem Bild illustriert wurde, sind für immer vorbei. Damit sind die Probleme der Macher jedoch noch nicht beendet. Nach dem Schreiben eines öffentlichen Artikels sind die nächsten zehn Minuten die gruseligsten: Titelgeschäft, erstklassige Lage, jeder Zentimeter Land ist wertvoll. Sie müssen nicht nur die Highlights des Inhalts hervorheben, sondern auch sicherstellen, dass der Titel attraktiv genug ist, um darauf zu klicken. Das ist viel schwieriger als das Schreiben eines Artikels! Was? Der Duft von Wein hat keine Angst vor der tiefen Gasse? Im öffentlichen Kontokreis des Roten Meeres funktioniert das nicht. Lassen Sie sich auch nicht entmutigen! Nach einer Weile haben wir festgestellt, dass das große Modell diese beiden täglichen Herausforderungen recht effektiv lösen kann. -1-
- KI 627 2024-07-28 03:38:03
-
- KI ist im Einsatz |. Das Copywriting am Arbeitsplatz hat sich radikal verändert, und auch die großen Modelle sind verrückt
- Herausgeber des Berichts über die Macht der Maschinen: Sia-Arbeiter können auch verrückt werden. Erinnern Sie sich noch an die „verrückten“ Werbetexte von Wanderarbeitern im Wert von über 100.000 Yuan? Junge Leute, die alle möglichen radikalen Modifikationen mögen, haben kürzlich einen neuen Weg der „schönen Arbeitsplatzdekoration“ eröffnet. Als längster oder sogar „einziger“ Aufenthaltsort für Wanderarbeiter jeden Tag kann Bao Kai „emotionalen Wert“ bieten. Neben dem Kauf verschiedener trendiger Spielzeuge und Figuren ist das Texten am Arbeitsplatz von Bao Kai auch zu einem neuen Hotspot geworden. Zhao Qian, Sun Li, Zhou Wu und Wang Zheng konnten alle ihre Nachnamen in Homophone integrieren, um Selbstvorstellungen voller „Verrücktheit“ zu schaffen. Entweder du stirbst oder ich bin der „König“, wem willst du Angst machen? Weiß ich wirklich, wie ich mich bei Ihnen bedanken kann, wenn ich für ein halbes „Blatt“ Überstunden mache? Komm schon, „Li“! Es ist wirklich richtig. Die hochqualifizierten Texter verschmelzen das geistige Eigentum sogar zu etwas Unsichtbarem! „Cui ah Cui ah“ „Mein Stolz ist befreit“
- KI 881 2024-07-28 01:53:03
-
- Byte Doubao wird mit Wu Minxia, Lin Dan und anderen exklusiven Agenten gestartet und von Olympiasieger-KI-Klonen in Echtzeit begleitet
- Die Olympischen Spiele 2024 in Tokio stehen kurz vor der Eröffnung. Am 26. Juli gab der intelligente KI-Assistent Doubao bekannt, dass er mit dem Olympiasieger im Wasserspringen Wu Minxia, dem Olympiasieger im Badminton Lin Dan, dem Sportkommentator Huang Jianxiang und dem Sportkommentator Liu Yuxi zusammenarbeiten werde, um gemeinsam ein exklusives olympisches intelligentes Gremium zu schaffen, mit dem Benutzer chatten können mit ihnen über olympische Themen in der Doubao-App. Gleichzeitig wird die Doubao-Webversion auch einen speziellen Bereich mit dem Titel „KI hilft Ihnen bei der Interpretation der Olympischen Spiele“ eröffnen, der den Benutzern morgens und abends Olympianachrichten, Wiederholungen von Ereignissen, KI-Kommentare und andere Inhalte bietet. Star-Agent Berichten zufolge simuliert der oben genannte Star-Agent nicht nur die Persönlichkeitsmerkmale mehrerer Personen im Gesprächston, sondern erlangt auch eine Stimmberechtigung. Benutzer können jederzeit den Spaß erleben, mit diesen Profis über olympische Ereignisse in Doubao zu kommunizieren: Huang Jianxiang: Lassen Sie uns gemeinsam über die taktische Ausrichtung und den spannenden Verlauf von Fußballspielen sprechen.
- KI 778 2024-07-26 20:52:31
-
- Das Harvard-Team generiert 394.760 Proteindarstellungen und entwickelt ein KI-Modell, um den Proteinkontext vollständig zu verstehen
- Herausgeber | Rettichhaut Um die Funktion von Proteinen zu verstehen und molekulare Therapien zu entwickeln, müssen die Zelltypen identifiziert werden, in denen das Protein wirkt, und die Wechselwirkungen zwischen Proteinen analysiert werden. Allerdings bleibt die Modellierung von Proteininteraktionen über biologische Kontexte hinweg eine Herausforderung für bestehende Algorithmen. In der neuesten Studie entwickelten Forscher der Harvard Medical School PINNACLE, eine geometrische Deep-Learning-Methode zur Generierung kontextbezogener Proteindarstellungen. PINNACLE nutzt Multiorgan-Einzelzellatlanten, um kontextualisierte Proteininteraktionsnetzwerke zu erlernen und generiert 394.760 Proteindarstellungen aus 156 Zelltypkontexten in 24 Geweben. Die Studie basiert auf dem Konzept „ContextualAImodelsforsingl“.
- KI 1259 2024-07-26 20:20:14