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- Führt generative KI zu einer Renaissance der Private Cloud?
- Zusammenstellung丨Produziert von Noah |. 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) Da eine weitere Runde der technologischen Revolution bevorsteht, stehen viele Unternehmen vor einer strategischen Entscheidung: ob sie weiterhin auf den Komfort der Public Cloud setzen oder zur Private Cloud zurückkehren wollen Die Umarmung von? Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie ist diese Entscheidung immer dringlicher geworden. Laut der Infrastructure Cloud Survey 2023 von Forrester gaben etwa 79 % der etwa 1.300 befragten Cloud-Entscheidungsträger in Unternehmen an, dass ihre Unternehmen private Clouds implementieren. Darüber hinaus prognostiziert IDC, dass die weltweiten Ausgaben für dedizierte private Cloud-Dienste, einschließlich verwalteter privater Clouds, im Jahr 2024 20,4 Milliarden US-Dollar erreichen und sich bis mindestens 2027 verdoppeln werden. IDC-Daten zeigen dies vor 2024
- KI 932 2024-06-01 20:11:36
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- Li Feifei interpretiert die unternehmerische Richtung „räumliche Intelligenz', um es der KI zu ermöglichen, die Welt wirklich zu verstehen
- Ein vollständiges TED-Interpretationsvideo über „räumliche Intelligenz“, die Wahl von Li Feifei für die Gründung eines Unternehmens, wurde veröffentlicht. Vor einiger Zeit berichtete Reuters exklusiv, dass Li Feifei, die bekannte „KI-Patin“, ein Start-up-Unternehmen gründet und eine Seed-Finanzierungsrunde abgeschlossen hat. Bei der Vorstellung des Startups zitierte ein Informant eine Rede von Li Feifei bei TED in Vancouver und deutete an, dass er in dieser TED-Rede das Konzept der räumlichen Intelligenz vorgestellt habe. Erst heute hat Li Feifei das Video ihrer kompletten Rede bei TED Vancouver auf X veröffentlicht. Sie stellte Einsicht vor, Einsicht wird zu Verständnis,
- KI 1354 2024-06-01 19:56:00
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- Mistral AI schlägt GPT-4o in Sekunden und Llama 3 70B in 22B und eröffnet sein erstes Codemodell
- Das französische KI-Einhorn MistralAI, das auf OpenAI abzielt, hat einen neuen Schritt gemacht: Codestral, das erste große Codemodell, war geboren. Als offenes generatives KI-Modell, das speziell für Codegenerierungsaufgaben entwickelt wurde, unterstützt Codestral Entwickler beim Schreiben und Interagieren mit Code durch die gemeinsame Nutzung von Anweisungen und Vervollständigungs-API-Endpunkten. Die Programmier- und Englischkenntnisse von Codestral ermöglichen es Softwareentwicklern, fortschrittliche KI-Anwendungen zu entwerfen. Die Parametergröße von Codestral beträgt 22B, es entspricht der neuen MistralAINon-ProductionLicense und kann für Forschungs- und Testzwecke verwendet werden, eine kommerzielle Nutzung ist jedoch verboten. Derzeit steht das Modell auf HuggingFace zum Download bereit. Download-Link
- KI 691 2024-06-01 18:32:04
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- Durch die Kombination von Quantenmerkmalen und 20.000 Molekulardynamiksimulationen wurde im Nature-Unterjournal ein neuer Protein-Ligand-Komplex-ML-Datensatz veröffentlicht
- Herausgeber | Toter Blattschmetterling Groß angelegte Sprachmodelle haben die Fähigkeit von Wissenschaftlern, Biologie und Chemie zu verstehen, erheblich verbessert, aber zuverlässige Methoden für die strukturbasierte Wirkstoffentdeckung, Quantenchemie und Strukturbiologie gibt es noch nicht. Für große Sprachmodelle werden dringend genaue Datensätze zur Biomolekül-Ligand-Interaktion benötigt. Um dieses Problem zu lösen, schlugen Forscher des Instituts für Biologie des Helmholtz-Forschungszentrums München und der Technischen Universität München MISATO vor. Hierbei handelt es sich um einen Datensatz, der quantenmechanische (QM) Eigenschaften kleiner Moleküle mit zugehörigen Molekulardynamik (MD)-Simulationen von etwa 20.000 experimentellen Protein-Ligand-Komplexen und einer umfassenden Validierung experimenteller Daten kombiniert. Ausgehend von der bestehenden experimentellen Struktur nutzten die Forscher die semiempirische Quantenmechanik, um diese systematisch zu verbessern
- KI 487 2024-06-01 18:20:09
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- Verstehen Sie das LLM-Bewertungsrahmenwerk von Arthur Bench in einem Artikel
- Hallo Leute, ich bin Luga. Heute werden wir über Technologien im Zusammenhang mit dem ökologischen Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen – LLM-Bewertung. Wie wir alle wissen, ist die LLM-Evaluation ein wichtiges Thema im Bereich der künstlichen Intelligenz. Da LLMs in verschiedenen Szenarien immer häufiger eingesetzt werden, wird es immer wichtiger, ihre Fähigkeiten und Grenzen zu bewerten. Als aufstrebendes LLM-Bewertungstool zielt ArthurBench darauf ab, eine umfassende, faire und wiederholbare Bewertungsplattform für KI-Forscher und -Entwickler bereitzustellen. 1. Herausforderungen für die traditionelle Textbewertung In den letzten Jahren sind traditionelle Textbewertungsmethoden aufgrund der rasanten Entwicklung und Verbesserung großer Sprachmodelle (LLM) in einigen Aspekten möglicherweise nicht mehr anwendbar. Im Bereich der Textauswertung haben wir vielleicht schon von a gehört
- KI 511 2024-06-01 17:57:01
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- iFlytek schließt sich mit Alipay zusammen, um ein Smart-Cockpit-Service-Ökosystem aufzubauen
- 30 Tage später gaben iFlytek und Alipay einen Vertrag bekannt. Die beiden Parteien werden in den Bereichen Großmodelle, Auto- und Maschinenzahlung sowie Miniprogrammdienste zusammenarbeiten, um gemeinsam ein intelligenteres Cockpit-Service-Ökosystem aufzubauen. Zukünftig werden weitere Alipay-Miniprogrammdienste in der Lage sein, Autobesitzern vor, während und nach der Fahrt über den iFlytek-Auto-Boarding-Automaten ein intelligentes und komfortables Autoerlebnis in mehreren Szenarien zu bieten. Da der Internetverkehr in den Panoramaprozess eindringt, sind Miniprogramme zu einer wichtigen Position für Marken geworden. Wir hoffen, Autobesitzern durch das Alipay-Miniprogramm-Ökosystem umfassendere Dienste bieten zu können. He Weimin, stellvertretender General Manager der Automobilabteilung von iFlytek, sagte, dass iFlytek seine Systemtechnologievorteile wie Multi-Terminal-Verbindungstechnologie und Miniprogrammsicherheit nutzen werde, um die Smart-Car-Networking-Service-Ökologie der Alipay-Plattform an die Autoterminals der Marke zu liefern. Laut maßgeblicher Forschung
- KI 421 2024-06-01 17:55:26
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- Handzerreißen von Llama3 Schicht 1: Implementierung von llama3 von Grund auf
- 1. Architektur von Llama3 In dieser Artikelserie implementieren wir llama3 von Grund auf. Die Gesamtarchitektur von Llama3: Stellen Sie sich die Modellparameter von Llama3 vor: Werfen wir einen Blick auf die tatsächlichen Werte dieser Parameter im Llama3-Modell. Bild [1] Kontextfenster (Kontextfenster) Beim Instanziieren der LlaMa-Klasse definiert die Variable max_seq_len das Kontextfenster. Es gibt andere Parameter in der Klasse, aber dieser Parameter steht in direktem Zusammenhang mit dem Transformatormodell. Die max_seq_len beträgt hier 8K. Bild [2] Wortschatzgröße und AufmerksamkeitL
- KI 1219 2024-06-01 17:45:42
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- Einfach und universell: Das Visual Basic-Netzwerk beschleunigt das verlustfreie Training um das bis zu Dreifache. Tsinghua EfficientTrain++ wurde für TPAMI 2024 ausgewählt
- Link zum Papier: https://arxiv.org/pdf/2405.08768 Der Code und das vorab trainierte Modell sind Open Source: https://github.com/LeapLabTHU/EfficientTrain Konferenzversionspapier (ICCV2023): https://arxiv. org/pdf/ 2211.09703 Kolumne des Computer Vision Institute Kolumne des Computer Vision Institute Dieser Artikel stellt hauptsächlich die IEEE-Transaktionen zu Musteranalyse und maschineller Intelligenz (TP) vor
- KI 474 2024-06-01 17:41:29
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- Übertrifft DPO umfassend: Das Team von Chen Danqi schlug eine einfache Präferenzoptimierung (SimPO) vor und verfeinerte außerdem das stärkste 8B-Open-Source-Modell
- Um große Sprachmodelle (LLMs) an menschlichen Werten und Absichten auszurichten, ist es wichtig, menschliches Feedback zu lernen, um sicherzustellen, dass sie nützlich, ehrlich und harmlos sind. Im Hinblick auf die Ausrichtung von LLM ist Reinforcement Learning basierend auf menschlichem Feedback (RLHF) eine wirksame Methode. Obwohl die Ergebnisse der RLHF-Methode ausgezeichnet sind, gibt es einige Herausforderungen bei der Optimierung. Dazu gehört das Training eines Belohnungsmodells und die anschließende Optimierung eines Richtlinienmodells, um diese Belohnung zu maximieren. Kürzlich haben einige Forscher einfachere Offline-Algorithmen untersucht, darunter die direkte Präferenzoptimierung (Direct Preference Optimization, DPO). DPO lernt das Richtlinienmodell direkt auf der Grundlage von Präferenzdaten, indem es die Belohnungsfunktion in RLHF parametrisiert, wodurch die Notwendigkeit eines expliziten Belohnungsmodells entfällt. Diese Methode ist einfach und stabil
- KI 790 2024-06-01 16:41:36
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- Das neue Werk des Autors von ControlNet ist ein Volltreffer: P-Fotohintergrund ändert sich ohne Hilfe, KI-Beleuchtung ist perfekt integriert
- Das neue Werk des Autors von ControlNet macht so viel Spaß, dass es seit seiner Open-Source-Veröffentlichung 1,2.000 Sterne erhalten hat. IC-Light, das zur Manipulation von Bildbeleuchtungseffekten verwendet wird, heißt lmposingConsistentLight. Das Gameplay ist sehr einfach: Durch das Hochladen trennt das System automatisch die Charaktere und andere Motive, wählt die Position der Lichtquelle aus, gibt die Aufforderungswörter ein und Sie können sich fehlerfrei in die neue Umgebung integrieren! Beeilen Sie sich und machen Sie eine Beleuchtung im Wong Kar-wai-Stil: Gefällt es Ihnen nicht? Es spielt keine Rolle, es dauert nur wenige Minuten, um auf das natürliche Licht umzuschalten, das durch das Fenster einfällt. Derzeit bietet IC-Light zwei Arten von Modellen: textbedingte Relighting-Modelle und hintergrundbedingte Modelle. Beide Modelle erfordern ein Vordergrundbild als Eingabe. Da Controlnet vorher so viel Spaß gemacht hat, ist dieses Mal IC
- KI 1298 2024-06-01 16:23:10
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- Als neuer Meilenstein in der kontrollierbaren Kernfusion realisiert KI erstmals eine vollautomatische Optimierung des Dual-Tokamak-3D-Feldes, veröffentlicht in der Unterausgabe von Nature
- Herausgeber | Jetzt wenden sich Wissenschaftler am Princeton Plasma Physics Laboratory (PPPL) der künstlichen Intelligenz zu, um eine dringende Herausforderung der Menschheit zu lösen: die Erzeugung sauberer, zuverlässiger Energie aus Fusionsplasma. Im Gegensatz zu herkömmlichem Computercode ist maschinelles Lernen mehr als nur eine Liste von Anweisungen. Es kann Daten analysieren, Beziehungen zwischen Funktionen ableiten und aus neuem Wissen lernen und sich anpassen. PPPL+-Forscher glauben, dass diese Lern- und Anpassungsfähigkeit ihre Kontrolle über Fusionsreaktionen auf verschiedene Weise verbessern könnte. Dazu gehört die Perfektionierung des Designs des Gefäßes, das das überhitzte Plasma umgibt, die Optimierung der Heizmethoden und die Aufrechterhaltung einer stabilen Kontrolle der Reaktion über immer längere Zeiträume. schließen
- KI 820 2024-06-01 15:57:53
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- Palm Reading Technology arbeitet mit Amazon Cloud Technology zusammen, um das Leseerlebnis mit der Kraft generativer KI neu zu gestalten
- Obwohl es im digitalen Zeitalter einfacher geworden ist, Informationen zu erhalten, stehen die Leser immer noch vor vielen Herausforderungen, wenn es darum geht, Freude am Lesen zu haben. Von der Verwirrung bei der Auswahl eines Buches über die Ablenkung beim Lesen bis hin zur Aufnahme und Organisation von Wissen nach dem Lesen stellen diese eine Reihe von Schwierigkeiten im Leseerlebnis dar. Als führendes Unternehmen im Bereich des digitalen Lesens verfügt Zhangyue Technology über ein tiefes Verständnis für die unterschiedlichen Lesebedürfnisse der Benutzer und erforscht den Einsatz generativer KI-Technologie zur Neugestaltung des Leseerlebnisses. Mit Hilfe relevanter Technologien der Amazon Cloud Technology können wir abwechslungsreiche Leseszenarien wie Vincent-Bilder und Vincent-Videos bereichern und ein digitales und immersives innovatives Leseerlebnis für Benutzer schaffen. Um den Kern des Lesens zu erreichen und das Leseerlebnis neu zu gestalten, wies Sun Kai darauf hin, dass wir anhand der vergangenen Entwicklungstrends auf dem Lesemarkt gesehen haben, dass mit der kontinuierlichen Verbesserung und Iteration von Technologie und Ausrüstung
- KI 879 2024-06-01 15:02:07
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- Li Feifei verrät die unternehmerische Ausrichtung der „räumlichen Intelligenz': Visualisierung wird zu Einsicht, Sehen wird zu Verstehen und Verstehen führt zu Handeln
- Stanford Li Feifei stellte das neue Konzept „räumliche Intelligenz“ zum ersten Mal vor, nachdem er sein eigenes Unternehmen gegründet hatte. Dies ist nicht nur ihre unternehmerische Ausrichtung, sondern auch der „Nordstern“, der sie leitet. Sie betrachtet es als „das entscheidende Puzzleteil zur Lösung des Problems der künstlichen Intelligenz“. Visualisierung führt zu Einsicht; Sehen führt zu Verständnis; Verständnis führt zu Handeln. Basierend auf Li Feifeis 15-minütigem TED-Vortrag wird alles umfassend offengelegt, angefangen beim Ursprung der Lebensevolution vor Hunderten von Millionen Jahren, darüber, wie Menschen sich nicht mit dem zufrieden geben, was die Natur ihnen gegeben hat, und künstliche Intelligenz entwickeln, bis hin zur Art und Weise, wie man baut räumliche Intelligenz im nächsten Schritt. Vor neun Jahren stellte Li Feifei auf derselben Bühne der Welt das neugeborene ImageNet vor – einer der Ausgangspunkte für diese Runde der Deep-Learning-Explosion. Sie selbst ermutigte auch die Internetnutzer: Wenn Sie sich beide Videos ansehen, werden Sie die Computer Vision der letzten 10 Jahre verstehen können.
- KI 1251 2024-06-01 14:55:34
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- Tencent Hunyuan aktualisiert die Modellmatrix und führt ein 256.000 langes Artikelmodell in der Cloud ein
- Die Implementierung großer Modelle beschleunigt sich und die „industrielle Praktikabilität“ ist zu einem Entwicklungskonsens geworden. Am 17. Mai 2024 fand in Peking der Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit statt, bei dem eine Reihe von Fortschritten bei der Entwicklung großer Modelle und Anwendungsprodukten angekündigt wurden. Die Hunyuan-Großmodellfunktionen von Tencent werden weiterhin über Tencent Cloud für die Außenwelt geöffnet, um die Modellanforderungen von Unternehmenskunden und Entwicklern in verschiedenen Szenarien zu erfüllen und umzusetzen die optimale kostengünstige Modelllösung. Tencent Cloud veröffentlicht drei Haupttools: Wissens-Engine für große Modelle, Bilderstellungs-Engine und Video-Erstellungs-Engine. Damit wird eine native Toolkette für das Zeitalter großer Modelle erstellt und der Datenzugriff, die Feinabstimmung von Modellen und Anwendungsentwicklungsprozesse durch PaaS-Dienste vereinfacht Unternehmen zu helfen
- KI 836 2024-06-01 13:46:36
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- Durch die Zusammenarbeit mit Amazon Cloud Technology unterstützt Beijing Lingao Technology Unternehmen dabei, große Modelle und Daten nahtlos zu kombinieren
- Während sich das Zeitalter der generativen KI weiterentwickelt, beginnen immer mehr Unternehmen, großen Modellen Aufmerksamkeit zu schenken, sie anzuwenden und sogar zu trainieren, in der Hoffnung, einen größeren Geschäftswert zu schaffen. Diese Idee ist sicherlich richtig. Das Aufkommen großer Modelle wird den Unternehmen definitiv Innovationen und Durchbrüche bringen. Das Grundmodell basiert jedoch auf umfangreichen, qualitativ hochwertigen Datensätzen. Der Schlüssel zur Nutzung generativer KI zur Erzielung differenzierter Vorteile für Unternehmen liegt in den unternehmenseigenen Daten. Daten sind eine der zentralen Wettbewerbsfähigkeiten von Unternehmen. Kürzlich veranstaltete Amazon Cloud Technology ein Medienkommunikationstreffen mit dem Thema „Keine Daten, kein Modell – Datenbank im Zeitalter der generativen KI“. Bei dem Treffen stellte Li Qipeng, CEO von Beijing Lingao Technology, vor, wie Vanus Unternehmen dabei helfen kann, Datenprobleme zu lösen und sich so nahtlos in große Modelle zu integrieren. Beijing Lingao Technology ist ein schnell wachsendes Start-up-Unternehmen
- KI 1193 2024-06-01 12:48:21