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- Xiaohongshu brachte die intelligenten Agenten zum Streit! Gemeinsam mit der Fudan-Universität gestartet, um ein exklusives Gruppenchat-Tool für große Models zu starten
- Sprache ist nicht nur ein Haufen Wörter, sondern auch ein Karneval aus Emoticons, ein Meer aus Memes und ein Schlachtfeld für Tastaturkrieger (was? Was ist los?). Wie prägt Sprache unser Sozialverhalten? Wie entwickelt sich unsere soziale Struktur durch ständige verbale Kommunikation? Kürzlich führten Forscher der Fudan-Universität und Xiaohongshu ausführliche Diskussionen zu diesen Themen, indem sie eine Simulationsplattform namens AgentGroupChat einführten. Die Gruppenchat-Funktion sozialer Medien wie WhatsApp ist die Inspiration für die AgentGroupChat-Plattform. Auf der AgentGroupChat-Plattform können Agenten verschiedene Chat-Szenarien in sozialen Gruppen simulieren, um Forschern dabei zu helfen, die Auswirkungen von Sprache auf menschliches Verhalten besser zu verstehen. Sollen
- KI 1157 2024-04-30 18:40:23
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- Die GitHub-Version von Devin ist online. Sie können Anwendungen entwickeln, wenn Sie tippen können, Microsoft CEO: IDE neu definieren
- Microsofts „GitHub-Version von Devin“ – Copilot WorkSpace, ist endlich online! WorkSpace ist eine neue „Copilot native“ Entwicklungsumgebung, die es allen Entwicklern ermöglichen soll, natürliche Sprache zu verwenden, um Ideen in ihren Köpfen in Anwendungen umzusetzen. Mit anderen Worten: Solange Sie eine Idee haben und tippen können, können Sie sich an der Softwareentwicklung beteiligen. Der rein natürliche Sprachworkflow von WorkSpace hat ihm auch den von Internetnutzern verliehenen Titel „GitHub-Version von Devin“ eingebracht. Domke, CEO von GitHub, sagte, dass WorkSpace die ursprünglichen Funktionen von Copilot übertroffen habe und das Entwicklererlebnis neu definieren werde. Auch Microsoft-Chef Nadella erwähnte dies noch einmal
- KI 546 2024-04-30 17:55:24
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- So nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Webdiensten
- Die Integration künstlicher Intelligenztechnologie in verschiedene Produkte hat sich zu einem Game Changer entwickelt, insbesondere bei Netzwerkdienstsystemen. Die Definition von künstlicher Intelligenz wurde um Heuristiken und Wahrscheinlichkeiten im Programmiercode erweitert und ebnet so den Weg für effizientere Datenverarbeitungs- und Problemlösungsfunktionen. Der Markt für maschinelles Lernen (ML) boomt weltweit. Im Jahr 2022 wird es etwa 19,2 Milliarden US-Dollar wert sein. Experten gehen davon aus, dass diese Zahl bis 2030 auf 225,91 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Dieser Artikel befasst sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) auf Webdienste und zeigt, wie sie die Art und Weise, wie wir große Datenmengen verarbeiten, revolutionieren. In den letzten Jahren hat die Technologie des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Datenverarbeitung, große Durchbrüche erzielt
- KI 783 2024-04-30 17:50:01
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- Welches Potenzial hat Quanten-Künstliche Intelligenz?
- Im sich verändernden Sand der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein Phönix aus der Asche auferstanden und hat eine neue Ära der Computerintelligenz eingeläutet – die Verschmelzung von Quantenphysik und Computerzauberei. Achtung, liebe Leser, ist die Geburt der künstlichen Quantenintelligenz, eine epochale Konvergenz, die den Verlauf des technologischen Fortschritts, wie wir ihn kennen, neu definieren wird. Quanten-KI verstehen: Die Verbindung von Quantenmechanik und künstlicher Intelligenz Im Wesentlichen ist Quanten-KI wie ein Tanz zwischen dem ätherischen Bereich der Quantenphysik und der rechnerischen Symphonie der künstlichen Intelligenz, vergleichbar mit einer Suche zwischen dem Mysteriösen und dem Algorithmus. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die auf ihren binären Pfaden ins Stocken geraten, kann sich die Quanten-KI elegant auf der Quantenbühne bewegen und dabei den mysteriösen Reiz von Qubits oder Qubits ausüben. Diese mysteriösen Organismen erinnern an Katzen
- KI 451 2024-04-30 17:49:13
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- Die größte Rekonstruktion der Geschichte von 25 km²! NeRF-XL: Wirklich effektiver Einsatz von Multi-Card-Joint-Training!
- Originaltitel: NeRF-XL: Scaling NeRFswithMultipleGPUs Papierlink: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/assets/nerfxl.pdf Projektlink: https://research.nvidia.com/labs/ toronto -ai/nerfxl/Autorenzugehörigkeit: NVIDIA University of California, Berkeley Papieridee: Dieses Papier schlägt NeRF-XL vor, eine prinzipielle Methode zur Zuweisung neuronaler Strahlenfelder zwischen mehreren Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) ( NeRFs)
- KI 947 2024-04-30 16:50:14
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- WizardLM-2, das „sehr nah an GPT-4' ist, wurde von Microsoft dringend zurückgezogen. Was ist die Insider-Geschichte?
- Vor einiger Zeit hat Microsoft einen eigenen Fehler begangen: Es hat WizardLM-2 großzügig als Open-Source-Version bereitgestellt und es dann bald darauf sauber zurückgezogen. Derzeit abfragbare Versionsinformationen für WizardLM-2, ein Open-Source-Großmodell, das „wirklich mit GPT-4 vergleichbar“ ist und eine verbesserte Leistung in komplexem Chat, Mehrsprachigkeit, Inferenz und Agentur bietet. Die Serie umfasst drei Modelle: WizardLM-28x22B, WizardLM-270B und WizardLM-27B. Darunter: WizardLM-28x22B ist das fortschrittlichste Modell und das beste Open-Source-LLM nach interner Evaluierung für hochkomplexe Aufgaben. WizardLM-270B verfügt über Denkfähigkeiten auf höchstem Niveau und ist die erste Wahl im gleichen Maßstab
- KI 519 2024-04-30 16:40:12
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- Das Python-Team wurde noch nicht aufgelöst und Google geht erneut gegen Flutter und Dart vor
- Letzte Woche löste die Nachricht, dass „Google sein Python-Gründungsteam entlassen hat“, hitzige Diskussionen aus. „Ein Update von Thomas Wouters, einem Mitglied des Python-Lenkungsausschusses von Google, überraschte alle: „Wenn jeder, mit dem Sie direkt zusammenarbeiten, einschließlich Ihres Vorgesetzten, entlassen wird – oh, es werden Stellen gestrichen und Sie werden gebeten, einen Ersatz zu vereinbaren.“ Man brachte diese Leute dazu, in verschiedenen Ländern die gleichen Positionen zu bekleiden, aber sie waren nicht glücklich darüber. „Gerade als die Leute über die Gründe diskutierten, warum Google das Python-Team entließ. Google verbreitete erneut die Nachricht von „Entlassungen von Mitarbeitern in Schlüsselteams wie Flutter, Dart, Python usw.“ Laut ausländischen Medien TechCrunch bestätigte Google
- KI 1229 2024-04-30 16:01:28
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- Die Bedeutung von Open-Source-KI im Jahr 2024
- Die Nachfrage nach Open-Source-KI wird bis 2024 weiter wachsen. Open-Source-KI ermöglicht es Entwicklern, auf die Arbeit anderer zuzugreifen und darauf aufzubauen, was Zusammenarbeit, Transparenz und Innovation in diesem Bereich ermöglicht. Dies beschleunigt die Entwicklung der KI-Technologie, erhöht die Zugänglichkeit und demokratisiert die KI-Fähigkeiten. Lassen Sie uns kurz die Bedeutung von Open-Source-KI besprechen. Hier sind einige wichtige Punkte zur Bedeutung von Open-Source-KI im Jahr 2024: Zusammenarbeit: Open-Source-KI fördert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Forschern und Organisationen, um Wissen und Ressourcen zu teilen und so den Fortschritt auf diesem Gebiet zu beschleunigen. Durch den offenen Austausch von Algorithmen, Modellen und Werkzeugen wird sich das Innovationstempo beschleunigen, da ein globaler kollektiver Geist erhalten bleibt, der dabei hilft, KI-Fähigkeiten zu verfeinern und voranzutreiben. Transparenz: Ein
- KI 887 2024-04-30 09:07:22
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- Das multimodale Modell des Nationalen Volkskongresses bewegt sich in Richtung AGI: Es realisiert erstmals unabhängige Aktualisierungen und die Foto-Video-Generierung übertrifft Sora
- Auf dem Zhongguancun Forum General Artificial Intelligence Parallel Forum am 27. April veröffentlichte Sophon Engine, ein mit der Renmin-Universität Chinas verbundenes Startup-Unternehmen, feierlich ein neues multimodales Großmodell Awaker 1.0 und machte damit einen entscheidenden Schritt in Richtung AGI. Im Vergleich zum ChatImg-Sequenzmodell der Sophon-Engine der vorherigen Generation übernimmt Awaker 1.0 eine neue MOE-Architektur und verfügt über die Fähigkeit zur unabhängigen Aktualisierung. Es ist das erste multimodale große Modell in der Branche, das eine „echte“ unabhängige Aktualisierung ermöglicht. In Bezug auf die visuelle Generierung verwendet Awaker 1.0 eine vollständig selbst entwickelte Videogenerierungsbasis VDT, die bei der Generierung von Fotovideos bessere Ergebnisse als Sora erzielt und die Schwierigkeit der „letzten Meile“ bei der Landung großer Modelle überwindet. Awaker1.0 ist
- KI 1107 2024-04-30 08:13:07
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- Einen Monat nach der GTC-Konferenz wird Nvidias Omniverse Cloud API schnell implementiert
- Auf der diesjährigen GTC-Konferenz gab Nvidia bekannt, dass es Technologien wie generative funktionale KI eingesetzt hat, um ein branchenführendes Metaversum, einen industriellen digitalen Zwilling und ein Robotertrainingssoftwaresystem aufzubauen. Basierend auf NVIDIAs Echtzeit-Simulations- und Kollaborationsplattform Omniverse. Mit der Einführung der OmniverseCloud API haben Tools zur Simulation realer Umgebungen ihre Reichweite erweitert und werden nun von vielen Unternehmen zur Erstellung industrieller digitaler Zwillingsanwendungen und Arbeitsabläufe verwendet. Im März wurden insgesamt fünf neue OmniverseCloud-Anwendungsprogrammierschnittstellen eingeführt, die es Entwicklern ermöglichen, die Kerntechnologie von Omniverse einfach direkt in bestehende Design- und Automatisierungssoftwareanwendungen für digitale Zwillinge oder zum Testen und Validieren von Robotern zu integrieren
- KI 551 2024-04-30 08:10:22
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- Von Materialdesign und -synthese bis hin zu Katalysatorinnovation und CO2-Neutralität erforscht das Team von Tsinghua Wang Xiaonan die Grenzen und Umsetzung von „KI+-Materialien'.
- Autor |. Herausgeber Wang Xiaonan von der Tsinghua-Universität |. Im heutigen Zeitalter der rasanten technologischen Entwicklung ist die Forschung und Entwicklung neuer Materialien zu einer Schlüsselkraft bei der Förderung des wissenschaftlichen Fortschritts und der industriellen Revolution geworden. Von der Energiespeicherung über die Informationstechnologie bis hin zur Biomedizin sind Design, Synthese und funktionelle Charakterisierung innovativer Materialien die Eckpfeiler für Durchbrüche in diesen Bereichen. Die Forschung und Entwicklung neuer Materialien hat in vielen Bereichen zu Durchbrüchen geführt. Im Hinblick auf die Energiespeicherung arbeiten Forscher daran, effizientere und sicherere Batteriematerialien zu entwickeln, um den Speicherbedarf erneuerbarer Energien zu decken. Gleichzeitig hat die Weiterentwicklung der Informationstechnologie auch Materialwissenschaftler dazu veranlasst, die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) zu verfolgen. Ihre Anwendung in der Erforschung neuer Materialien hat ein neues Forschungsparadigma eröffnet und ist zu einer neuen Produktivkraft geworden, die über das Traditionelle hinausgeht F&E-Modell. besonders
- KI 1461 2024-04-29 21:19:01
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- Die Huawei Software Elite Challenge wurde zehn Mal erfolgreich durchgeführt und mehr als 2.000 Software-Elite haben sich Huawei angeschlossen
- Am 28. April 2024 endete das 10. globale Finale und die Preisverleihung der Huawei Software Elite Challenge 2024 – „Planck Project“ erfolgreich. Zwei Monate lang kämpften fast 30.000 Spieler und mehr als 5.700 Teams von mehr als 800 Universitäten auf der ganzen Welt in den regionalen Vorrunden, regionalen Halbfinals und globalen Finals der acht großen Wettbewerbsgebiete Peking-Tianjin gegeneinander Die Northeast Division kam vom Harbin Institute of Technology. Das Team „Yuanmeng Star“ gewann auf einen Schlag die Weltmeisterschaft und gewann ein Preisgeld von 200.000 Yuan. Ein Gruppenfoto der Finalisten der Huawei Software Elite Challenge 2024. Die Huawei Software Elite Challenge ist ein groß angelegter Software-Programmierwettbewerb, der von Huawei für Studenten auf der ganzen Welt organisiert wird Unter dem Motto „Planck-Plan“ geht es um die Suche
- KI 484 2024-04-29 19:22:29
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- Die Vitalität der Superintelligenz erwacht! Aber mit der Einführung der sich selbst aktualisierenden KI müssen sich Mütter keine Sorgen mehr über Datenengpässe machen
- Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.
- KI 1145 2024-04-29 18:55:14
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- Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
- In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
- KI 1297 2024-04-29 18:50:15
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- Industrie 4.0-Revolution: Ein Vier-Phasen-Plan für den Erfolg der vorausschauenden Wartung
- Die Entwicklung vorausschauender Wartungslösungen für Industrie 4.0 stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen Wartung und Betrieb betreiben. Die proaktive Vermeidung betrieblicher Herausforderungen durch den Einsatz fortschrittlicher vorausschauender Wartungstechnologien ist ein Schlüsselaspekt dieses neuen Industriezeitalters. Diese Lösungen tragen nicht nur dazu bei, neue Einnahmequellen zu erschließen und Kosten zu sparen, sondern spielen auch eine wichtige Rolle bei der Vermeidung von Ausfall- und Produktionsausfällen. Im Zeitalter von Industrie 4.0 müssen Unternehmen intelligente IoT-Geräte und Sensoren nutzen, um große Mengen an Produktionsdaten zu sammeln und zu analysieren. Mithilfe dieser Daten können Geräteausfälle und Reparaturbedarf vorhergesagt werden. Durch den Einsatz dieser vorausschauenden Wartungstechnologien können Unternehmen potenzielle Probleme im Voraus erkennen und entsprechend handeln, wodurch Ausfallzeiten und Produktionsunterbrechungen minimiert werden. Dieser proaktive Ansatz zur vorbeugenden Wartung kann viel bewirken
- KI 462 2024-04-29 18:22:23