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- ICML 2024 |. Die Signaldarstellung ist exponentiell stärker, die Speichereinsparung übersteigt 35 %, das quantenimplizite Darstellungsnetzwerk kommt
- 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 sind Professor Zhang Peng, sein Masterstudent Zhao Jiaming und die Doktoranden Qiao Wenbo und Gao Hui von der Abteilung für Intelligenz und Informatik der Tianjin-Universität. Diese Forschungsarbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China und dem Tianjin University-China Science and Technology Wenge Joint Laboratory finanziert. Titel der Arbeit: QuantumIm
- KI 842 2024-06-26 17:07:22
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- ICML 2024 |. Die Signaldarstellung ist exponentiell stärker, die Speichereinsparung übersteigt 35 %, das quantenimplizite Darstellungsnetzwerk kommt
- 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 sind Professor Zhang Peng, sein Masterstudent Zhao Jiaming und die Doktoranden Qiao Wenbo und Gao Hui vom Department of Intelligence and Computing der Tianjin University. Diese Forschungsarbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China und dem Tianjin University-China Science and Technology Joint Laboratory finanziert. Titel der Arbeit: QuantumIm
- KI 560 2024-06-26 17:07:10
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- Wenn AGI auf „Land Airbus' trifft, steigt das Jueying-Großmodell von SenseTime an Bord von LEVC
- Am 25. Juni wurde der erste rein elektrische Luxus-MPV Yizhen L380 der Geely Group offiziell in Wuzhen, Zhejiang, vorgestellt. Dieses Modell bietet Platz der Airbus-Klasse, Luxus der Airbus-Klasse und Ausdauer der Airbus-Klasse. Der sichere E-Zhen L380 auf Airbus-Niveau wird „Land Airbus“ genannt. Der Yizhen L380 basiert auf KI-Einstieg in Großmodelle und schafft ein innovatives Smart-Cockpit-Erlebnis für Benutzer. Als führendes Unternehmen für intelligente Cockpits in China hat sich SenseTime mit LEVC Yizhen Automobile zusammengetan, um die Installation groß angelegter KI-Modelle auf dem Yizhen L380 zu unterstützen und branchenführende Dienste wie „AI Chat“, „Beautiful Picture Wallpapers“ usw. bereitzustellen „Fairy Tale Picture Books“ KI-Großmodell-Cockpit-Lösung. In jüngsten Bewertungen mehrerer maßgeblicher Listen übertraf das große Modell „RiRiXin 5.0“ von SenseTime viele Indikatoren
- KI 1120 2024-06-26 14:36:27
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- Tencents große Modell-App Yuanbao ist online und wir haben sie genutzt, um GPT-4o „herauszufordern'.
- Tencent Yuanbao VSGPT-4o, wer ist besser? Kürzlich änderte Tencent seine frühere Langsamkeit und „rollte“ plötzlich auf: Am 14. Mai veröffentlichte Tencent das Hunyuan Wensheng-Grafikmodell vollständig als Open Source, und am 17. Mai veröffentlichte Tencent eine One-Stop-KI-Agenten-Erstellungs- und Vertriebsplattform „Tencent Yuan“. "; Am 30. Mai wurde die auf dem Hunyuan-Großmodell basierende App „Tencent Yuanbao" offiziell gestartet und steht derzeit im App Store zum Download bereit. Tencent Yuanbao ist ein effizientes Informationsintegrationstool, das auf dem großen Hunyuan-Modell basiert und von einer Suchmaschine gesteuert wird. Es verfügt über ein einfaches Schnittstellendesign und kann nach Echtzeitinformationen suchen, hochgeladene Dokumente in mehreren Formaten zusammenfassen und übersetzen sowie das Sprechen per Sprache üben Dialog. Hinter dieser Verbesserung der Produktfähigkeiten von Tencent Yuanbao steht die kontinuierliche Iteration des zugrunde liegenden Hunyuan-Modells von Tencent. Berichten zufolge
- KI 1181 2024-06-26 14:33:19
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- Das Transformer-Deep-Learning-Modell des Teams der Chinesischen Akademie der Wissenschaften ist 30-mal besser als herkömmliche Methoden und sagt die Interaktionsorte zwischen Zucker und Protein voraus
- Herausgeber |. Rettichschalenzucker ist der am häufigsten vorkommende organische Stoff in der Natur und lebenswichtig. Das Verständnis, wie Kohlenhydrate Proteine während physiologischer und pathologischer Prozesse regulieren, kann Möglichkeiten bieten, wichtige biologische Fragen zu beantworten und neue Behandlungen zu entwickeln. Die Vielfalt und Komplexität von Zuckermolekülen stellt jedoch eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, Bindungs- und Interaktionsstellen zwischen Zucker und Protein experimentell zu identifizieren. Hier entwickelte ein Team der Chinesischen Akademie der Wissenschaften DeepGlycanSite, ein Deep-Learning-Modell, das Zuckerbindungsstellen auf einer bestimmten Proteinstruktur genau vorhersagen kann. DeepGlycanSite integriert Proteingeometrie und evolutionäre Merkmale in ein tiefes äquivariantes graphisches neuronales Netzwerk mit einer Transformer-Architektur und übertrifft damit bisherige Methoden auf dem neuesten Stand der Technik deutlich.
- KI 1162 2024-06-26 01:17:20
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- Achtmal stärker als das Originalmaterial, nutzten Teams der Tsinghua-Universität und des Wuhan Institute of Technology KI, um dielektrische Materialien mit hoher Entropie zu untersuchen
- Herausgeber |. Dielektrische Materialien aus Rettichschalen können elektrische Ladungen speichern und abgeben und werden häufig in Kondensatoren, Elektronik und Stromversorgungssystemen verwendet. Aufgrund ihrer extrem hohen Leistungsdichte und schnellen Reaktionseigenschaften werden sie in Bereichen wie Hybrid-Elektrofahrzeugen, tragbaren elektronischen Geräten und gepulsten Stromversorgungssystemen eingesetzt, ihre Energiedichte muss jedoch noch weiter verbessert werden. Hochentropiestrategien haben sich zu einer wirksamen Methode zur Verbesserung der Energiespeicherleistung entwickelt. Die Entdeckung neuer Hochentropiesysteme in hochdimensionalen Kompositionsräumen ist jedoch eine große Herausforderung für traditionelle Versuch-und-Irrtum-Experimente. Basierend auf Phasenfeldsimulationen und begrenzten experimentellen Daten schlugen Forschungsteams der Wuhan University of Technology, der Tsinghua University und der Pennsylvania State University eine generative Lernmethode vor, um die Entdeckung von Hochentropie-Mediatoren in einem unendlichen Erkundungsraum von mehr als 10^11 zu beschleunigen Kombinationen. Elektromaterialien (HED). Sollen
- KI 867 2024-06-26 00:29:51
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- Der A2M Artificial Intelligence Innovation Summit steht vor der Eröffnung! Arbeitete mit 66 Unternehmen zusammen, um große Modell-Benchmark-Fälle aufzudecken
- In diesem Jahr hat der Wettbewerb um große Modelle endlich eine neue Seite aufgeschlagen. Große Modelle haben sich von der „ersten Hälfte“ der Textlänge, die von Sprachmodellen dominiert wird und sich auf die kognitive Ebene konzentriert, zur „zweiten Hälfte“ multimodaler Modelle bewegt, die sich auf Geschäftsmodelle und Szenarioanwendungen konzentriert. Große Modelle lösen einen „Krieg der Götter“ aus, doch viele Unternehmen stecken an einem entscheidenden Schritt fest, der kurz vor der Landung steht. Um mehr Unternehmen dabei zu helfen, die Großmodelltechnologie zu verstehen und sie in der Praxis anzuwenden, findet der von msup organisierte A2M Artificial Intelligence Innovation Summit 2024 vom 28. bis 29. Juni im Renaissance Shanghai Minjie Hotel statt. Für diesen Gipfel lud das Organisationskomitee 10 Branchenexperten mit professioneller Sicht auf die Themenauswahl ein.
- KI 1263 2024-06-26 00:23:22
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- Einladungsschreiben|Sehen Sie die Welt und treffen Sie sich im Yangtze River Delta-AI. Das neue Forum zur Entwicklung von Qualitätsproduktivität ist feierlich eröffnet. Willkommen zur Teilnahme!
- Wenn die Technologie der künstlichen Intelligenz das „Tal des Todes“ durchquert, wird das Potenzial der durch KI getriebenen „neuen Produktivität“ nach und nach freigesetzt. Das Aufkommen einer neuen Generation künstlicher Intelligenztechnologie führt zu einer raschen Weiterentwicklung aufstrebender Industrien, neuer Geschäftsformate und innovativer Modelle, schafft leistungsstarke neue Produktivität und wird zur zentralen Triebkraft für qualitativ hochwertige Entwicklung. Die Region des Jangtse-Flussdeltas ist eine der Regionen mit der aktivsten wirtschaftlichen Entwicklung, dem höchsten Grad an Offenheit und den stärksten Innovationsfähigkeiten in China. Die regionale Zusammenarbeit verbessert nicht nur die Effizienz der Ressourcenallokation, sondern bietet auch starke Unterstützung für wichtige technologische Durchbrüche und die Ausbildung von Talenten, wodurch sich das Jangtse-Delta schneller zu einer der Regionen entwickelt, die sich am besten für die Entwicklung neuer Produktivität im Bereich der künstlichen Intelligenz eignen. Das Yangtze River Delta National Technology Innovation Center sieht seine Kernaufgabe in der Förderung wichtiger technologischer Forschung in wichtigen Bereichen und arbeitet mit Industrie, Wissenschaft und Forschungsinstituten zusammen, um den Transfer wissenschaftlicher und technologischer Errungenschaften zu fördern.
- KI 682 2024-06-26 00:14:11
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- OpenAI stellt den Dienst ein und große inländische Modelle sind kostenlos verfügbar! Der Entwickler-Token ist frei implementiert
- Heute früh kündigte OpenAI plötzlich die Einstellung der API-Dienste für China an, wodurch der Zugang inländischer Entwickler zu großen High-Level-Modellen wie GPT weiter eingeschränkt wurde. Für inländische Entwickler ist es wirklich schwierig. Da das Niveau der großen Open-Source-Modelle glücklicherweise immer höher wird, haben Entwickler bereits viele gute „Ersatzmodelle“ wie Qwen2, DeepSeekV2 und andere Modelle. Um Entwicklern Open-Source-APIs für große Modelle bereitzustellen, die schneller, kostengünstiger und umfassender sind und ein reibungsloseres Erlebnis bieten, ist SiliconFlow, ein professioneller Akteur im Bereich AIInfra, vor Ort und hat SiliconCloud, eine Komplettlösung, ins Leben gerufen große Modell-API-Plattform. Gerade hat Silicon Mobile einheimischen Entwicklern ein beispielloses Geschenk gemacht: Qwen2(
- KI 1004 2024-06-25 20:56:11
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- Warum ist Feishu die häufigste Wahl unter den heimischen großen Modell-Einhörnern geworden?
- Titelbild | Visual China Im vergangenen Jahr waren „große Modelle“ der meistgesehene Titel im chinesischen Wissenschafts- und Technologiebereich. Vor allem nach Beginn des Jahres 2024 kann die Begeisterung der gesamten Branche nur als „heiß“ bezeichnet werden: In Sachen Finanzierung hat der Hype seit 2023 allmählich seinen Höhepunkt erreicht und die Bewertungen vieler führender Startups sind auf Milliarden von Dollar gestiegen; Auf Unternehmensebene haben aufstrebende Startups und Internetgiganten einen harten Wettbewerb um die Fähigkeiten und Preise grundlegender großer Modelle sowie um den von den ersten beiden bestimmten Marktanteil gestartet. Intensiver als der Preiskampf ist die Kollision der Geschäftswege. Einige Unternehmen halten am toC-Geschäftsmodell fest und konzentrieren sich auf die direkte Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen für Endverbraucher. Andere wenden sich an toB
- KI 463 2024-06-25 20:36:03
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- Bereiche, auf die sich CIOs konzentrieren sollten, um die Dynamik von GenAI aufrechtzuerhalten
- GenAI bleibt für die meisten Unternehmen eine der obersten Investitionsprioritäten und die Erwartungen sind hoch. Laut der neuesten PwC-Umfrage erwarten 61 % der CEOs in den Vereinigten Staaten, dass KI die Art und Weise verändert, wie ihr Geschäftswert generiert wird. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen Unternehmen den KI-Hype jedoch in die Realität umsetzen. Die gute Nachricht ist, dass sie darin immer besser werden. Laut den Ergebnissen des kürzlich von Databricks veröffentlichten State of Data + AI Report haben Unternehmen tatsächlich 1.342 % ihrer Modelle aus dem experimentellen Stadium in die reale Welt gebracht, und ihre Ambitionen in Bezug auf Daten und KI haben nicht nachgelassen, und die Zahl der Experimentelle Modelle verzeichneten ebenfalls einen Anstieg von 134 %. Dies sind ermutigende Anzeichen, aber basierend auf meinen Gesprächen mit CIOs und anderen Technologieführern besteht die Herausforderung nun darin, dies aufrechtzuerhalten
- KI 1038 2024-06-25 18:35:41
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- Zu vollständig! Apple bringt das neue visuelle Modell 4M-21 auf den Markt, das 21 Modi unterstützt
- Aktuelle multimodale und Multitasking-Basismodelle wie **4M** oder **UnifiedIO** zeigen vielversprechende Ergebnisse. Allerdings ist ihre Fähigkeit, unterschiedliche Eingaben zu akzeptieren und unterschiedliche Aufgaben auszuführen, durch die (normalerweise geringe) Anzahl an Modalitäten und Aufgaben, für die sie geschult werden, begrenzt. Auf dieser Grundlage haben Forscher der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) und Apple gemeinsam ein **fortgeschrittenes** Any-to-Any-Modalitäts-Einzelmodell entwickelt, das auf Dutzenden **umfangreichen und **verschiedenen Modi arbeitet Schulungen zu verschiedenen Modalitäten und gemeinsame Schulungen zu umfangreichen multimodalen Datensätzen und Textkorpora. Ein wichtiger Schritt im Trainingsprozess besteht darin, eine diskrete **Tokenisierung** für verschiedene Modalitäten durchzuführen, unabhängig davon, ob es sich um ähnliche Bilder handelt
- KI 1330 2024-06-25 17:17:19
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- Der Marketingeffekt wurde erheblich verbessert, so sollte die AIGC-Videoerstellung genutzt werden
- Nach mehr als einem Jahr Entwicklung ist AIGC schrittweise von der Textdialog- und Bildgenerierung zur Videogenerierung übergegangen. Rückblickend führte die Geburt von Sora vor vier Monaten zu einer Umstrukturierung im Bereich der Videogenerierung und förderte den Umfang und die Tiefe der Anwendung von AIGC im Bereich der Videoerstellung energisch. In einer Zeit, in der alle über große Modelle sprechen, sind wir einerseits überrascht über den visuellen Schock, den die Videogenerierung mit sich bringt, andererseits stehen wir vor der Schwierigkeit der Umsetzung. Zwar befinden sich große Modelle noch in der Einlaufphase von der Technologieforschung und -entwicklung bis zur Anwendungspraxis und müssen noch auf der Grundlage tatsächlicher Geschäftsszenarien abgestimmt werden, aber die Distanz zwischen Ideal und Realität wird allmählich kleiner. Marketing als wichtiges Umsetzungsszenario für die Technologie der künstlichen Intelligenz ist zu einer Richtung geworden, in der viele Unternehmen und Praktiker Durchbrüche erzielen möchten. Sobald Sie die entsprechenden Methoden beherrschen, wird der kreative Prozess der Vermarktung von Videos abgeschlossen sein
- KI 593 2024-06-25 00:01:11
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- „Enzyklopädie' der Entdeckung von KI-basierten Wirkstoffen für kleine Moleküle, rezensiert von Forschern aus Cornell, Cambridge, der EPFL und anderen, veröffentlicht in der Unterzeitschrift „Nature'.
- Autor |. Herausgeber Du Yuanqi von der Cornell University |. Da KI für die Wissenschaft immer mehr Aufmerksamkeit erhält, machen sich die Menschen mehr Gedanken darüber, wie KI eine Reihe wissenschaftlicher Probleme lösen und erfolgreich als Referenz in anderen ähnlichen Bereichen eingesetzt werden kann. KI und die Entdeckung kleiner Moleküle gehören zu den repräsentativsten und am frühesten erforschten Bereichen. Die molekulare Entdeckung ist ein sehr schwieriges kombinatorisches Optimierungsproblem (aufgrund der diskreten Natur der Molekülstruktur) und der Suchraum ist sehr groß. Gleichzeitig ist es normalerweise sehr schwierig, die Eigenschaften der gesuchten Moleküle zu überprüfen erfordert aufwendige Experimente, zumindest Simulationsrechnungen und quantenchemische Methoden, um Rückmeldungen zu liefern. Mit der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens und dem Nutzen früher Erkundungen (einschließlich der Konstruktion einfacher und nutzbarer Optimierungsziele und Wirkungsmaße)
- KI 611 2024-06-24 21:20:21
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- Wahl der intelligentesten KI der Olympiade: Claude-3.5-Sonnet vs. GPT-4o?
- 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 Hauptforschungsrichtungen des Forschungsteams des Generative Artificial Intelligence Laboratory (GAIRLab) der Shanghai Jiao Tong University sind: Training, Ausrichtung und Bewertung großer Modelle. Team-Homepage: https://plms.ai/Die KI-Technologie verändert sich mit jedem Tag. Vor kurzem hat Anthr
- KI 1204 2024-06-24 17:01:06