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C++框架的MIT许可类型解读
Artikeleinführung:MIT许可证允许C++框架的自由使用、修改和分发。允许使用、修改和分发:任何人可以出于任何目的使用、修改和分发MIT许可的C++框架。著作权声明:分发的代码必须包含原始著作权声明和MIT许可证条款。免责声明:框架的作者或贡献者不对因使用框架而造成的任何损害或损失承担责任。
2024-08-01
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MIT-Computerpionier Joel Moses ist gestorben! Vor 50 Jahren brachte er Computern das Rechnen bei
Artikeleinführung:Ein weiterer Computer-Guru hat uns verlassen! Joel Moses, Professor an der Fakultät für Informatik und Elektrotechnik des MIT und renommierter Informatiker, starb am 29. Mai im Alter von 80 Jahren nach einem langen Kampf gegen die Alzheimer- und Parkinson-Krankheit. Moses ist Professor am Fachbereich Informatik und Elektrotechnik und der ehemaligen Abteilung für Ingenieursysteme. Während seiner herausragenden Karriere war er stellvertretender Fachbereichsleiter, Fachbereichsleiter, Dekan für Ingenieurwissenschaften und MIT-Provost , ein ACM Fellow und ein IEEE Fellow. MIT-Präsident Rafael Reif schrieb heute in einem Brief an die MIT-Community: „Unsere Community wird Joel für seine Vision, sein Engagement und sein bürgerschaftliches Engagement für immer dankbar sein.“
2023-04-08
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He Kaiming kooperiert mit dem MIT: Ein einfaches Framework schafft den neuesten Durchbruch in der bedingungslosen Bilderzeugung
Artikeleinführung:Big Boss He Kaiming ist dem MIT noch nicht offiziell beigetreten, aber seine erste gemeinsame Forschung mit dem MIT wurde bereits veröffentlicht: Er und MIT-Lehrer und -Studenten entwickelten ein selbstkonditionales Bilderzeugungs-Framework namens RCG (der Code war Open Source). Dieses Framework hat eine sehr einfache Struktur, aber hervorragende Ergebnisse. Es implementiert direkt ein neues SOTA für die bedingungslose Bildgenerierung im ImageNet-1K-Datensatz. Die von ihm generierten Bilder erfordern keine menschlichen Anmerkungen (d. h. Aufforderungswörter, Klassenbezeichnungen usw.) und können sowohl Treue als auch Vielfalt aufweisen. Auf diese Weise verbessert es nicht nur das Niveau der bedingungslosen Bildgenerierung erheblich, sondern konkurriert auch mit den derzeit besten Methoden zur bedingten Generierung. Mit den Worten des Teams von He Kaiming: Die seit langem bestehende Leistungslücke zwischen bedingten und bedingungslosen Generierungsaufgaben hat sich in diesem Moment endlich gelöst.
2023-12-15
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MIT Genesis-Kernfusion bricht Weltrekord! Hochtemperatur-supraleitende Magnete setzen Sternenergie frei. Steht die Geburt einer künstlichen Sonne bevor?
Artikeleinführung:Der Heilige Gral der sauberen Energie wurde erobert? „Über Nacht reduzierte das MIT-Team die Kosten pro Watt des Fusionsreaktors auf fast 1/40 und machte so die kommerzielle Nutzung der Kernfusionstechnologie möglich“! Kürzlich haben das MIT Center for Plasma Science and Fusion und das Commonwealth Fusion Systems (CFS) einen umfassenden Bericht veröffentlicht. In diesem Bericht werden sechs unabhängige Forschungsarbeiten in der März-Sonderausgabe von „IEEE Transactions on Applied Supraconductivity“ zitiert, die belegen, dass es für das MIT völlig machbar und machbar ist, im Experiment 2021 „Hochtemperatur-Supraleitermagnete“ und nicht-isolierende Designs zu verwenden. zuverlässig. Es wurde außerdem bestätigt, dass der einzigartige supraleitende Magnet, den das Team im Experiment verwendet hat, als Grundlage für ein Kernfusionskraftwerk ausreicht. Dies deutet darauf hin, dass die „Kernfusion“ bald zu einem wissenschaftlichen Forschungsprojekt im Labor werden wird.
2024-03-11
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大模型对语言有自己的理解!MIT 论文揭示大模型“思维过程”
Artikeleinführung:大模型对现实世界,可以形成自己的理解!MIT的一项研究发现,随着模型能力越强,它对现实的理解可能不仅是简单模仿。比如大模型没有闻过气味,是否就意味着它不能理解气味?研究发现,它可以自发模拟一些概念,方便理解。这项研究意味着,大模型未来有希望更深入理解语言和世界,论文已被顶会ICML24接收。这篇论文的作者是MIT计算机与人工智能实验室(CSAIL)华裔博士生CharlesJin和他的导师MartinRinard教授。研究当中,作者让大模型只学习代码文本,结果发现模型逐渐掌握了其背后的含义。Rinard教授
2024-08-17
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Damit Roboter Kaffee-Latte-Kunst lernen können, müssen wir mit der Strömungsmechanik beginnen! CMU&MIT führt Fluidsimulationsplattform ein
Artikeleinführung:Roboter können auch die Arbeit von Baristas übernehmen! Lassen Sie es zum Beispiel Milchschaum und Kaffee gleichmäßig verrühren, und der Effekt ist so: Dann erhöhen Sie den Schwierigkeitsgrad, bereiten einen Latte zu und zeichnen dann mit dem Rührstab ein Muster auf, was auch einfach zu machen ist: Das sind die diejenigen, die vom ICLR 2023 als Spotlight akzeptiert wurden. Basierend auf einer Untersuchung starteten sie FluidLab, einen neuen Maßstab für die Fluidmanipulation, und FluidEngine, eine durch mehrere Materialien differenzierbare Physik-Engine. Mitglieder des Forschungsteams kommen von der CMU, dem Dartmouth College, der Columbia University, dem MIT, dem MIT-IBM Watson AI Lab und der University of Massachusetts Amherst. Mit der Unterstützung von FluidLab können Roboter künftig auch in komplexeren Szenarien flüssige Arbeit leisten.
2023-04-07
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Hat Google AI eine Persönlichkeit? Dieser „verrückte' MIT-Professor sagt, Alexa habe es auch
Artikeleinführung:„Ich habe mich in KI verliebt.“ Über Nacht wurde der Google-Ingenieur Blake Lemoine in den Augen aller zum Verrückten. Gary Marcus, Stanford-Ökonomen und verschiedene Experten bestreiten dies allesamt. Sie werden es vielleicht nicht glauben, aber Max Tegmark, ein Physikprofessor am MIT, ist offen für Lemoines Ansichten. Er hielt Lemoine nicht für einen Verrückten. Er glaubt sogar, dass Amazons Sprachassistentin Alexa auch Gefühle hat ... Max TegmarkLaMDA hat eine Persönlichkeit? Der MIT-Professor sagte, dass Alexa auch Tegmark hat und sagte: „Wir haben nicht genügend Beweise dafür, dass LaMDA subjektive Emotionen hat, aber ich.“
2023-04-09
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UCSD, MIT und andere chinesische Teams bringen Roboterhunden bei, die 3D-Welt wahrzunehmen! Mit dem M1-Chip können Sie Treppen steigen und Hindernisse überwinden.
Artikeleinführung:Kürzlich nutzten Forscher von UCSD-, IAIFI- und MIT-Institutionen eine neue neuronale volumetrische Speicherarchitektur (NVM), um einem Roboterhund beizubringen, die dreidimensionale Welt wahrzunehmen. Mit dieser Technologie kann der Roboterhund über ein einziges neuronales Netzwerk Treppen steigen, Lücken überqueren, Hindernisse überwinden usw. – völlig autonom, ohne dass eine Fernbedienung erforderlich ist. Ist Ihnen schon einmal das weiße Kästchen auf dem Rücken des Hundes aufgefallen? Es ist mit Apples M1-Chip ausgestattet, der für die visuellen Verarbeitungsaufgaben des Roboterhundes verantwortlich ist. Darüber hinaus entfernte das Team es von einem Mac. Es ist nicht schwer zu erkennen, dass dieser Roboterhund vom MIT problemlos (im Grunde genommen) mühelos einen Astabschnitt vor sich erklimmen kann. Ein MacBook mit vier Beinen? Wie wir alle wissen, für Roboterhunde und andere
2023-05-22
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MIT最新力作:用GPT-3.5解决时间序列异常检测问题
Artikeleinführung:今天给大家介绍一篇MIT上周发表的文章,使用GPT-3.5-turbo解决时间序列异常检测问题,初步验证了LLM在时间序列异常检测中的有效性。整个过程没有进行finetune,直接使用GPT-3.5-turbo进行异常检测,文中的核心是如何将时间序列转换成GPT-3.5-turbo可识别的输入,以及如何设计prompt或者pipeline让LLM解决异常检测任务。下面给大家详细介绍一下这篇工作。图片论文标题:Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydetectors
2024-05-29
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MIT veröffentlicht erweiterte Version des „Advanced Mathematics'-Lösers: Genauigkeitsrate erreicht 81 % in 7 Kursen
Artikeleinführung:KI löst nicht nur mathematische Textaufgaben in der Grundschule, sondern hat auch damit begonnen, die fortgeschrittene Mathematik zu erobern! Kürzlich gaben MIT-Forscher bekannt, dass sie auf der Grundlage des vorab trainierten OpenAI Codex-Modells durch Wenig-Schüsse-Lernen erfolgreich eine Genauigkeitsrate von 81 % bei Mathematikproblemen im Grundstudium erreicht haben! Papier-Link: https://arxiv.org/abs/2112.15594 Code-Link: https://github.com/idrori/mathq Schauen wir uns zunächst einige kleine Fragen an, um die Antworten zu sehen, z. B. die Berechnung der Drehung des Diagramms von Eine einzelne variable Funktion um das Achsenvolumen, berechnet Lorenz-Attraktor und -Projektion, berechnet und stellt die Geometrie der Singulärwertzerlegung (SVD) dar und kann sie nicht nur korrekt lösen
2023-04-12
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Trainieren Sie Ihren Roboterhund in Echtzeit mit Vision Pro! Das Open-Source-Projekt eines MIT-Doktoranden wird immer beliebter
Artikeleinführung:VisionPro hat eine weitere heiße neue Art zu spielen, und dieses Mal ist sie mit verkörperter Intelligenz verbunden. Genau so nutzte der MIT-Mitarbeiter die Handverfolgungsfunktion von VisionPro, um erfolgreich eine Echtzeitsteuerung des Roboterhundes zu erreichen. Aktionen wie das Öffnen einer Tür können nicht nur präzise ausgeführt werden, es gibt auch nahezu keine Verzögerung. Sobald die Demo herauskam, lobten nicht nur die Internetnutzer Goosemeizi, sondern auch verschiedene verkörperte Intelligenzforscher waren begeistert. Zum Beispiel dieser angehende Doktorand an der Tsinghua-Universität: Andere sagen mutig voraus: So werden wir mit der nächsten Generation von Maschinen interagieren. Wie das Projekt umgesetzt werden kann, hat der Autor Younghyo Park auf GitHub als Open Source bereitgestellt. Relevante Apps können direkt aus dem AppStore von VisionPro heruntergeladen werden. Verwenden Sie VisionP
2024-03-11
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rollen! Das Poisson-Strömungserzeugungsmodell des MIT übertrifft das Diffusionsmodell, wenn es um Qualität und Geschwindigkeit geht
Artikeleinführung:Einleitung Das Diffusionsmodell wurde ursprünglich aus der Thermodynamik in der Physik abgeleitet, erfreut sich jedoch in jüngster Zeit auch im Bereich der künstlichen Intelligenz großer Beliebtheit. Welche anderen physikalischen Theorien können die Entwicklung generativer Modellforschung fördern? Kürzlich ließen sich Forscher des MIT von der hochdimensionalen elektromagnetischen Theorie inspirieren und schlugen ein Erzeugungsmodell namens Poisson Flow vor. Theoretisch verfügt dieses Modell über intuitive Bilder und eine strenge Theorie; experimentell ist es in Bezug auf Generierungsqualität, Generierungsgeschwindigkeit und Robustheit oft besser als das Diffusionsmodell. Dieser Artikel wurde von NeurIPS 2022 angenommen. Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2209.11178 Codeadresse: https://github.com/New
2023-04-12
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Trainieren Sie Ihren Roboterhund in Echtzeit mit Vision Pro! Das Open-Source-Projekt eines MIT-Doktoranden ist beliebt
Artikeleinführung:VisionPro hat eine weitere heiße neue Art zu spielen, und dieses Mal ist sie mit verkörperter Intelligenz verbunden. Genau so nutzte der MIT-Mitarbeiter die Handverfolgungsfunktion von VisionPro, um erfolgreich eine Echtzeitsteuerung des Roboterhundes zu erreichen. Aktionen wie das Öffnen einer Tür können nicht nur präzise ausgeführt werden, es gibt auch nahezu keine Verzögerung. Sobald die Demo herauskam, lobten nicht nur die Internetnutzer Goosemeizi, sondern auch verschiedene verkörperte Intelligenzforscher waren begeistert. Zum Beispiel dieser angehende Doktorand an der Tsinghua-Universität: Andere sagen mutig voraus: So werden wir mit der nächsten Generation von Maschinen interagieren. Werfen wir insbesondere einen Blick auf die App, die vom Bruder des Autors entwickelt wurde – TrackingSteamer. Wie der Name schon sagt, ist diese Anwendung darauf ausgelegt, menschliche Bewegungen mithilfe von VisionPro zu verfolgen und diese Bewegungsdaten in Echtzeit an dasselbe WLAN zu übertragen
2024-03-12
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Die CSRankings National Computer Science Rankings 2024 sind veröffentlicht! CMU dominiert die Liste, MIT fällt aus den Top 5
Artikeleinführung:Die 2024CSRankings National Computer Science Major Rankings wurden gerade veröffentlicht! In diesem Jahr gehört die Carnegie Mellon University (CMU) im Ranking der besten CS-Universitäten in den Vereinigten Staaten zu den Besten des Landes und im Bereich CS, während die University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) einen der besten Plätze belegt sechs Jahre in Folge den zweiten Platz belegt. Georgia Tech belegte den dritten Platz. Dann teilten sich die Stanford University, die University of California in San Diego, die University of Michigan und die University of Washington den vierten Platz weltweit. Es ist erwähnenswert, dass das Ranking des MIT zurückgegangen ist und aus den Top 5 herausgefallen ist. CSRankings ist ein globales Hochschulrankingprojekt im Bereich Informatik, das von Professor Emery Berger von der School of Computer and Information Sciences der University of Massachusetts Amherst initiiert wurde. Die Rangfolge erfolgt objektiv
2024-03-25
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1200-mal schneller! Das MIT entwickelt eine neue Generation der KI für die Arzneimittelforschung und -entwicklung, um das alte Modell zu überwinden
Artikeleinführung:Wie wir alle wissen, ist das gesamte Universum mit unzähligen Molekülen gefüllt. Wie viele dieser Moleküle haben möglicherweise arzneimittelähnliche Eigenschaften, die zur Entwicklung lebensrettender Medikamente genutzt werden könnten? Ist es eine Million? Oder Milliarden? Oder Billionen? Die Antwort lautet: 10 hoch 60. Eine so große Zahl hat die Entwicklung neuer Medikamente stark verzögert. Für sich schnell ausbreitende Krankheiten wie COVID-19 gibt es derzeit kein spezifisches Medikament. Dies liegt auch daran, dass die Arten und Mengen der Moleküle zu groß sind und weit über das hinausgehen, was berechnet werden kann durch bestehende Arzneimitteldesignmodelle. Ein Forschungsteam am MIT glaubte dieses Übel nicht. Es klappt nicht, oder? Dann ist es doch in Ordnung, das Vorgängermodell zu beschleunigen, oder? Diese Beschleunigung beträgt das 1.200-fache. Sie untersuchten ein geometrisches Deep-Learning-Modell namens „EquiBind“, das besser als bisher ist
2023-04-14
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MIT LAMM ist in der Lage, interdisziplinäres Verständnis und Multiskalenmodellierung zu ermöglichen und veröffentlicht das fein abgestimmte große Sprachmodell MechGPT
Artikeleinführung:Herausgeber |. Rettichhaut In den letzten Jahrhunderten haben Forscher nach Möglichkeiten gesucht, verschiedene Wissensgebiete zu verbinden. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz haben wir nun die Möglichkeit, Beziehungen zwischen verschiedenen Bereichen (wie Mechanik und Biologie) oder zwischen verschiedenen Bereichen (wie Fehlermechanik und Kunst) zu erforschen. Um dieses Ziel zu erreichen, hat das Massachusetts Institute of Technology (MIT) begonnen. Atome und Forscher am Labor für Atom- und Molekularmechanik (LAMM) verwenden fein abgestimmte große Sprachmodelle (LLMs), um relevante Teilmengen des Wissens über Materialversagen auf mehreren Skalen zu erhalten. Dieser Ansatz beginnt mit der Verwendung eines Allzweck-LLM, um Fragen und Antworten zu extrahieren von der Originalquelle. Ja, dann fahren Sie mit LLM fort
2023-11-15
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MIT und Google erforschen gemeinsam die neue Technologie StableRep: Verwendung synthetischer Bilder zum Trainieren von KI-Bildmodellen
Artikeleinführung:Highlights: Forscher schlagen eine neue Technologie namens StableRep vor, die von künstlicher Intelligenz generierte Bilder verwendet, um hochdetaillierte Bildmodelle mit künstlicher Intelligenz zu trainieren. StableRep wird mithilfe von Millionen beschrifteter synthetischer Bilder trainiert und verwendet „mehrfache „Positive Contrast Learning Method““, um den Lernprozess zu verbessern und wenden Sie es auf das Open-Source-Text-zu-Bild-Modell StableDiffusion-⚙️Obwohl StableRep bei der ImageNet-Klassifizierung erhebliche Erfolge erzielt hat, ist es langsam, Bilder zu generieren, und es gibt eine semantische Diskrepanz zwischen Textaufforderungen und generierten Bildern zwischen ihnen. Startseite des Webmasters (ChinaZ.com) Neuigkeiten vom 28. November: Forscher vom MIT und Google
2023-11-29
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每年能省200万美元,没有爱思唯尔,MIT过得还不错
Artikeleinführung:继2020年与爱思唯尔谈判破裂后,MIT蹚出了一条不受大型期刊订阅裹挟的全新路线,每年能节省200万美元。对于高校而言,期刊的订阅费用向来是一笔庞大的开支。特别是订阅像爱思唯尔这种全球顶级出版集团的期刊的费用。众所周知,爱思唯尔是世界上最大的医学和其他科学文献出版社之一,我们所熟知的知名学术期刊《柳叶刀》和《细胞》都由爱思唯尔出版。但是,在为作者和读者提供便利的同时,爱思唯尔的订阅费用却始终居于高位,不可避免地给高校等科研机构带来了沉重的财政负担。此外,爱思唯尔以封闭期刊为主的出版性质也不符合科
2024-08-21
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MLP wurde über Nacht getötet! MIT Caltech und andere revolutionäre KANs brechen Rekorde und entdecken mathematische Theoreme, die DeepMind zerstören
Artikeleinführung:Über Nacht wird sich das Paradigma des maschinellen Lernens ändern! Heutzutage ist die Infrastruktur, die den Bereich des Deep Learning dominiert, das Multilayer Perceptron (MLP), das Aktivierungsfunktionen auf Neuronen überträgt. Gibt es darüber hinaus irgendwelche neuen Wege, die wir einschlagen können? Erst heute haben Teams vom MIT, Caltech, der Northeastern University und anderen Institutionen eine neue neuronale Netzwerkstruktur veröffentlicht – Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Die Forscher haben eine einfache Änderung am MLP vorgenommen, indem sie die lernbare Aktivierungsfunktion von den Knoten (Neuronen) zu den Kanten (Gewichten) verschoben haben! Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2404.19756 Diese Änderung scheint auf den ersten Blick unbegründet
2024-05-06
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KAN核心团队震撼力作!MIT华人用AI首次发现物理学全新方程
Artikeleinführung:就在刚刚,MIT物理学家用AI发现了物理学中的新方程。论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.04484作者表示:这篇论文并没有解决价值数百万美元的核聚变问题,而是在更简单的设置中,引入一个有前途的概念验证。偏微分方程(PDE),可以说是物理学家的面包和黄油,但它们非常罕见,人类科学家很难只用纸笔就能发现。为此,研究者们推出了一个名为OptPDE的AI系统。使用这个AI,就可以发现新的、从未见过的可积偏微分方程!具体来说,使用5000个随机初始化的PDE系数运行OptPDE后,研究
2024-05-11
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