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  • Tsinghuas neuestes! RoadBEV: Wie kann eine Straßenoberflächenrekonstruktion unter BEV erreicht werden?
    Tsinghuas neuestes! RoadBEV: Wie kann eine Straßenoberflächenrekonstruktion unter BEV erreicht werden?
    Originaltitel: RoadBEV: RoadSurfaceReconstructioninBird'sEyeView Paper-Link: https://arxiv.org/pdf/2404.06605.pdf Code-Link: https://github.com/ztsrxh/RoadBEV Autorenzugehörigkeit: Tsinghua University, University of California, Berkeley Paper Idee: Straßenoberflächenbedingungen, insbesondere geometrische Konturen, haben großen Einfluss auf die Fahrfähigkeiten autonomer Fahrzeuge. Es wird erwartet, dass die visionsbasierte Online-Straßenrekonstruktion Straßeninformationen im Voraus erfasst. Bestehende Lösungen wie die monokulare Tiefenschätzung und die Stereosichtschätzung haben ihre Grenzen. Nächste Vogelperspektive (BEV
    KI 616 2024-04-16 19:55:24
  • Extrem lange Sequenzen, extrem schnell: LASP-Sequenzparallelität für eine neue Generation effizienter großer Sprachmodelle
    Extrem lange Sequenzen, extrem schnell: LASP-Sequenzparallelität für eine neue Generation effizienter großer Sprachmodelle
    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-Adresse: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Von den internationalen Spitzenmodellen GPT-4128K und Claude200K bis hin zum inländischen KimiChat, das mehr als 2 Millionen Textwörter unterstützt, wurden große Sprachmodelle (LLM) ausnahmslos in der Long-Context-Technologie zusammengefasst. Wenn die Welt am meisten ist
    KI 1176 2024-04-16 18:49:01
  • Sora kommt zur Videobearbeitungssoftware von Adobe! Die neue Version von Premiere Pro eröffnet die Ära der KI-Bearbeitung
    Sora kommt zur Videobearbeitungssoftware von Adobe! Die neue Version von Premiere Pro eröffnet die Ära der KI-Bearbeitung
    Sora wird in die Videobearbeitungssoftware von Adobe integriert. In der neu veröffentlichten PremierPro-Konzeptdemonstration zeigte Adobe die Ergebnisse seiner Zusammenarbeit mit OpenAI: Neben der Hauptlinse wurde eine B-Roll-Hilfslinse komplett von Sora generiert. Neben Sora werden auch die anderen beliebten KI-Videotools Runway und Pika optional verfügbar sein. Runway wird ähnlich wie Sora in der Demonstration verwendet und kann einen neuen Hilfsschuss erzeugen. Pika kann vorhandene Linsen auf natürliche Weise um mehrere Sekunden verlängern. Es sollte betont werden, dass sich diese Funktionen noch im frühen Vorschau- und Forschungsstadium befinden und noch nicht bekannt ist, wann sie veröffentlicht werden. Im Vergleich dazu Adobes eigenes KI-Produkt Firefly
    KI 445 2024-04-16 15:20:01
  • Wie IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz intelligente Gebäude revolutionieren
    Wie IoT-Sensoren und künstliche Intelligenz intelligente Gebäude revolutionieren
    In den letzten Jahren und insbesondere im Zuge der COVID-19-Pandemie war das Baumanagement mit kontinuierlichem Wachstum und Weiterentwicklung konfrontiert, da sich die Erwartungen an Facility Manager veränderten und die Anforderungen an die Nachhaltigkeit zunahmen. Die Verlagerung von Büros hin zu hybrideren und flexibleren Arbeitsumgebungen hat die Art und Weise, wie Gewerbegebäude genutzt werden, verändert und erfordert Echtzeit-Einblick in die Gebäudenutzung, Belegungstrends und mehr. Die sich ständig verändernde Baumanagementlandschaft zeigt Lösungen, die sich schnell an neue und flexible Umgebungen anpassen und gleichzeitig die Gesamtproduktivität und -leistung verbessern. Intelligente Gebäude Bewerten Sie Ihre eigenen Einrichtungen und Verbesserungsmöglichkeiten. Intelligente Gebäude sind ein wachsender Trend, der nicht nur das Potenzial hat, Abläufe zu rationalisieren, sondern auch Kosten zu senken und die Sichtbarkeit für alle zu erhöhen. Nutzung von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung
    KI 866 2024-04-16 15:16:37
  • Inspiriert durch den Optimierungsalgorithmus erster Ordnung schlug das Team von Lin Zhouchen von der Peking-Universität eine Entwurfsmethode für die Architektur neuronaler Netzwerke mit universellen Approximationseigenschaften vor.
    Inspiriert durch den Optimierungsalgorithmus erster Ordnung schlug das Team von Lin Zhouchen von der Peking-Universität eine Entwurfsmethode für die Architektur neuronaler Netzwerke mit universellen Approximationseigenschaften vor.
    Als Grundlage der Deep-Learning-Technologie haben neuronale Netze in vielen Anwendungsbereichen effektive Ergebnisse erzielt. In der Praxis kann die Netzwerkarchitektur die Lerneffizienz erheblich beeinflussen. Eine gute neuronale Netzwerkarchitektur kann Vorkenntnisse über das Problem einbeziehen, Netzwerktraining etablieren und die Recheneffizienz verbessern. Zu den klassischen Entwurfsmethoden für Netzwerkarchitekturen gehören derzeit der manuelle Entwurf, die Suche nach neuronalen Netzwerkarchitekturen (NAS) [1] und optimierungsbasierte Netzwerkentwurfsmethoden [2]. Künstlich entworfene Netzwerkarchitekturen wie ResNet usw.; die Suche nach der besten Netzwerkstruktur im Suchraum durch Suche oder Verstärkungslernen ist die Algorithmuserweiterung (Algorithmunrolling), die normalerweise verwendet wird einen expliziten Zweck haben
    KI 744 2024-04-15 18:22:15
  • Js-pytorch: Eröffnen Sie eine neue Welt von Front-End + KI
    Js-pytorch: Eröffnen Sie eine neue Welt von Front-End + KI
    Hallo zusammen, mein Name ist Xu Xiaoxi. Kürzlich habe ich ein sehr interessantes Framework auf Github entdeckt – js-pytorch. Es ermöglicht dem Front-End, JavaScript problemlos zum Ausführen von Deep-Learning-Frameworks zu verwenden. Als erfahrener Front-End-Technologie-Player möchte ich dieses Framework heute mit Ihnen teilen. Im aktuellen Bereich der künstlichen Intelligenz hat sich die Deep-Learning-Technologie zu einer Technologie entwickelt, die viel Aufmerksamkeit erregt hat. PyTorch ist eines der Deep-Learning-Frameworks, das viel Aufmerksamkeit erregt hat. Dieses Framework weist eine wichtige Entwicklungsrate im Bereich Deep Learning auf. js-pytorch nutzt die JavaScript-Technologie, um die Leistungsfähigkeit von PyTorch einzuführen und die Verwendung und Verwendung in der JavaScript-Welt zu ermöglichen
    KI 557 2024-04-15 16:40:55
  • Sprechen wir über End-to-End- und autonome Fahrsysteme der nächsten Generation sowie über einige Missverständnisse über End-to-End-Autonomes Fahren?
    Sprechen wir über End-to-End- und autonome Fahrsysteme der nächsten Generation sowie über einige Missverständnisse über End-to-End-Autonomes Fahren?
    Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchgängiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchgängig gelöst werden? Gemäß der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herkömmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) benötigt
    KI 1033 2024-04-15 16:13:01
  • Die britischen Aufsichtsbehörden sind besorgt darüber, dass US-amerikanische Technologiegiganten den globalen KI-Markt manipulieren, und leiten mehrere Untersuchungen ein
    Die britischen Aufsichtsbehörden sind besorgt darüber, dass US-amerikanische Technologiegiganten den globalen KI-Markt manipulieren, und leiten mehrere Untersuchungen ein
    Die britische Wettbewerbs- und Marktaufsichtsbehörde (CMA) äußerte kürzlich Bedenken, dass US-Technologieunternehmen den globalen KI-Markt manipulieren könnten. Die CMA untersucht einige Technologieunternehmen, die die Entwicklung und den Betrieb grundlegender KI-Modelle (wie FM) und die Methoden der Zusammenarbeit zwischen ihnen dominieren (wie OpenAI und Microsoft). Die Agentur wies darauf hin, dass diese Technologieunternehmen ein „Internet-Netzwerk“ mit mehr als 90 Partnern aufgebaut hätten (siehe Abbildung 1) und Investitionen von Google, Apple, Microsoft, Meta, Amazon, Nvidia usw. erhalten hätten. Die CMA befürchtet, dass diese Investitionen dazu genutzt werden könnten, Hindernisse für den Eintritt anderer Unternehmen in den KI-Markt zu schaffen. image001.jpg Abbildung 1: Das „Internet-Netzwerk“ bestehend aus amerikanischen Technologiegiganten. Diese CMA-Umfrage wurde letztes Jahr abgeschlossen.
    KI 342 2024-04-15 16:07:21
  • NeurlPS, die weltweit führende KI-Konferenz, hat damit begonnen, Beiträge von Oberstufenschülern entgegenzunehmen
    NeurlPS, die weltweit führende KI-Konferenz, hat damit begonnen, Beiträge von Oberstufenschülern entgegenzunehmen
    Was ist der nächste Schritt nach der Hochschulaufnahmeprüfung, das Verfassen einer Hausarbeit? Die Förderung von KI-Talenten sollte bereits in der Kindheit beginnen. Dieser Satz scheint immer weniger ein Witz zu sein. Am Freitag erschütterte die Nachricht, dass die hochkarätige akademische Konferenz NeurIPS einen Paper-Track für Oberstufenschüler eröffnet hatte, die Community der künstlichen Intelligenz. Die Nachricht wird aus einer neuen Ankündigung der Organisatoren der Konferenz zitiert. Bitte beachten Sie, dass es sich hierbei nicht um einen Workshop, sondern um eine Hauptkonferenz handelt: Wir laden Gymnasiasten herzlich ein, Forschungsarbeiten zu den sozialen Auswirkungen des maschinellen Lernens einzureichen. Ihre Projekte werden auf der NeurIPS+2024 vorgestellt. Das Organisationskomitee wird einige der Finalisten auswählen, um ihre Projekte virtuell zu präsentieren und ihre Arbeit auf der NeurIPS-Homepage hervorzuheben. Darüber hinaus werden die Hauptautoren von bis zu fünf Gewinnerprojekten zur Ne eingeladen
    KI 1098 2024-04-15 16:04:01
  • Musks neues Werk! Schockierende Veröffentlichung des multimodalen Modells Grok-1.5V: perfekte Integration digitaler und physischer Welten
    Musks neues Werk! Schockierende Veröffentlichung des multimodalen Modells Grok-1.5V: perfekte Integration digitaler und physischer Welten
    Musks multimodales Modell Grok-1.5V der ersten Generation ist endlich da! Grok1.5V behauptet, die digitale Welt und die physische Welt verbinden zu können. Zusätzlich zu den Textfunktionen kann es eine Vielzahl visueller Informationen wie Dokumente, Symbole, Screenshots und Fotos verarbeiten. Grok 1,5 V wird bald allen frühen Testern und allen Grok-Benutzern zur Verfügung stehen. Jim Fan, ein leitender Wissenschaftler bei NVIDIA, hat das „größte Highlight“ von Grok-1.5V entdeckt: Seiner Ansicht nach ist das Interessanteste an Grok-1.5V sein Potenzial, Randfälle des autonomen Fahrens zu lösen. Durch den Einsatz von „Denkketten“, die Autos dabei helfen können, komplexe Szenarien zu lösen, mit Regeln und Kontrafakten zu argumentieren und ihre Entscheidungen zu erklären, kann Grok-1.5V die Wahrnehmung auf die nächste Ebene bringen.
    KI 888 2024-04-15 16:01:01
  • Das einst beliebte InstantID hat eine neue Spielweise: die Generierung stilisierter Bilder, die Open Source ist
    Das einst beliebte InstantID hat eine neue Spielweise: die Generierung stilisierter Bilder, die Open Source ist
    Das ursprüngliche Team von InstantID hat InstantStyle eingeführt, eine neue Methode zur Stilmigration. Die Erzeugung stilisierter Bilder wird oft als Stilübertragung bezeichnet. Ihr Ziel besteht darin, Bilder zu erzeugen, deren Stil mit einem Referenzbild und dem Inhalt des Originalbilds übereinstimmt. Diese Technologie basiert auf Diffusionsmethoden (wie LoRA) für das Batch-Training derselben Stildaten und kann nicht auf neue Stile migriert werden. Oder basierend auf Inversionsoperationen (z. B. StyleAlign) werden durch Wiederherstellen des Stilbilds auf latentes Rauschen die durch Vorwärtsausbreitung erhaltenen K- und V-Werte verwendet, um das Stilbild bei der Generierung zu ersetzen. Diese Methode verschlechtert häufig den Generierungsstil aufgrund der Inversionsoperation. Kürzlich InstantID
    KI 570 2024-04-15 15:58:20
  • ReFT (Representation Fine-tuning): eine neue Technologie zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle, die besser als PeFT ist
    ReFT (Representation Fine-tuning): eine neue Technologie zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle, die besser als PeFT ist
    ReFT (Representation Finetuning) ist eine bahnbrechende Methode, die verspricht, die Art und Weise, wie wir große Sprachmodelle verfeinern, neu zu definieren. Laut einem kürzlich (April) von Forschern der Stanford University auf arxiv veröffentlichten Artikel unterscheidet sich ReFT erheblich von herkömmlichen gewichtsbasierten Feinabstimmungsmethoden und bietet eine effizientere und effektivere Möglichkeit, diese groß angelegten Modelle an neue anzupassen Aufgaben und Bereiche! Bevor wir dieses Papier vorstellen, werfen wir einen Blick auf PeFT. Parametereffiziente Feinabstimmung PeFTParameterEfficientFine-Tuning (PEFT) ist eine effiziente Feinabstimmungsmethode zur Feinabstimmung einer kleinen Anzahl oder zusätzlicher Modellparameter. Feinabstimmung mit herkömmlichen Vorhersagenetzwerken
    KI 1194 2024-04-15 15:30:02
  • Wer sagt, dass Elefanten nicht tanzen können? Große Sprachmodelle neu programmieren, um eine zeitliche Vorhersage modalübergreifender Interaktionen zu erreichen
    Wer sagt, dass Elefanten nicht tanzen können? Große Sprachmodelle neu programmieren, um eine zeitliche Vorhersage modalübergreifender Interaktionen zu erreichen
    Kürzlich haben Forscher der australischen Monash University, der Ant Group, IBM Research und anderer Institutionen die Anwendung der Modellreprogrammierung (Modellreprogrammierung) auf große Sprachmodelle (LLMs) untersucht und eine neue Perspektive vorgeschlagen: effiziente Neuprogrammierung großer Sprachmodelle ( LLMs). Sprachmodell für ein allgemeines Zeitreihenvorhersagesystem, nämlich Time-LLM-Framework. Dieses Framework kann hochpräzise und effiziente Vorhersagen erzielen, ohne das Sprachmodell zu ändern. Es kann herkömmliche Zeitreihenmodelle in mehreren Datensätzen und Vorhersageaufgaben übertreffen, sodass LLMs eine hervorragende Leistung bei der Verarbeitung modalübergreifender Zeitreihendaten zeigen können . Vor kurzem wurde die Entwicklung großer Sprachmodelle im Bereich der allgemeinen Intelligenz vorangetrieben, die neue Methode „Großes Modell + Zeitreihen/Zeitdaten“.
    KI 526 2024-04-15 15:20:02
  • Die Anmeldung für die ausgewählten chinesischen Kurse von Google Cloud Next '24 ist jetzt geöffnet! Beginnen Sie jetzt Ihre neue Cloud-Reise!
    Die Anmeldung für die ausgewählten chinesischen Kurse von Google Cloud Next '24 ist jetzt geöffnet! Beginnen Sie jetzt Ihre neue Cloud-Reise!
    KI 504 2024-04-15 13:50:36
  • Um neue Produktivkräfte im Finanzbereich zu kultivieren und zu entwickeln, wurde das Forum „AI + Finance' erfolgreich in der Pudong New Area abgehalten
    Um neue Produktivkräfte im Finanzbereich zu kultivieren und zu entwickeln, wurde das Forum „AI + Finance' erfolgreich in der Pudong New Area abgehalten
    Am 12. April unter der Leitung des Shanghai Pudong New Area Science and Technology and Economic Committee, veranstaltet vom Shanghai Pudong New Area Industrial Development Promotion Center, Shanghai Pudong New Area Investment Promotion Center II, Shanghai Lujiazui (Group) Co., Ltd ., Shanghai Pudong Science and Technology Entrepreneurship Center, Das von der China Construction Bank Shanghai Pudong Branch und unserer Website (Shanghai) Technology Co., Ltd. veranstaltete Forum „KI + Finanzen“ wurde erfolgreich in Zhangjiang Science City und Digital Intelligence World abgehalten. Das Forum zielt darauf ab, die Entwicklungstrends und innovativen Anwendungen der künstlichen Intelligenz und der Finanzbranche zu diskutieren und zieht fast 400 Gäste aus Industrie, Wissenschaft und Finanzen an. Bei dem Treffen führten die teilnehmenden Experten ausführliche Diskussionen zu aktuellen Themen wie den Anwendungs- und Entwicklungstrends von AI+ Finance. Gleichzeitig wurden im Forum auch intelligenter Kundenservice, intelligente Anlageberatung und Gesichtserkennungstechnologie vorgestellt.
    KI 861 2024-04-15 13:43:10

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