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- Apple permet aux grands modèles d'apprendre à être paresseux : crachez le premier jeton plus rapidement et maintenez la précision
- Être paresseux vous permet de mieux travailler. Llama 3.1 vient de sortir, l'avez-vous déjà essayé ? Même si votre ordinateur personnel est doté de la dernière configuration haut de gamme, l'exécution de la plus petite version 8B peut encore entraîner des retards importants. Afin d'améliorer l'efficacité du raisonnement du modèle, les chercheurs ont mis au point diverses méthodes, mais nombre d'entre elles amèneront le modèle à sacrifier une certaine précision. Récemment, une équipe de recherche d'Apple et MetaAI a proposé une nouvelle méthode qui peut augmenter la vitesse d'inférence de l'étape de pré-remplissage de Llama2 jusqu'à plus de 2 fois tout en garantissant que la précision ne diminue pas de manière significative. Cela pourrait améliorer l'accélération de Llama3.1. inspiration. Ils appellent cette approche LazyLLM, qui signifie Lazy Large Language Model. Titre de l'article : LazyL
- IA 668 2024-08-05 20:41:02
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- Sous-journal Nature, 10 fois plus rapide, méthode de conception de séquences protéiques inverses basée sur Transformer
- Éditeur | La conception et l’ingénierie de Radis Skin Protein progressent à un rythme sans précédent grâce aux progrès de l’apprentissage profond. Cependant, les modèles actuels ne peuvent naturellement pas prendre en compte les entités non protéiques lors du processus de conception. Ici, des chercheurs de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse proposent une méthode d'apprentissage en profondeur entièrement basée sur un transformateur géométrique de coordonnées atomiques et de noms d'éléments qui peut prédire les protéines sur la base d'échafaudages de base avec des contraintes imposées par différentes séquences d'environnements moléculaires. Grâce à cette méthode, les chercheurs peuvent produire des enzymes hautement thermostables et catalytiquement actives avec un taux de réussite élevé. Cela devrait augmenter la polyvalence des pipelines de conception de protéines pour atteindre les fonctions souhaitées. Cette étude utilise la « géométrie contextuelle
- IA 1073 2024-08-05 20:33:31
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- L'auteur de Transformer revient chez Google, et l'équipe fondatrice de Character.AI est 'acquise', tant que les gens ne veulent pas de l'entreprise
- Les startups d’IA finiront-elles dans les grandes entreprises ? Quand je me suis réveillé, le « concours de mangeurs de poulet » de l’IA générative diminuait à nouveau. La startup Character.AI a annoncé vendredi avoir signé un accord avec Google pour obtenir une licence non exclusive sur la technologie LLM (Large Language Model) de Character.AI. Google a également annoncé la réembauche de Noam Shazeer et Daniel DeFreitas. Parmi eux, NoamShazeer est le fondateur et PDG de Character.AI et l'un des auteurs de l'article Transformer. Il a déjà été ingénieur logiciel en chef chez Google. Daniel DeFreitas est président de Character.AI et a été ingénieur principal chez Google.
- IA 946 2024-08-05 20:17:10
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- La vidéo haute définition n'est pas réelle. Les scènes 3D rendues sur plusieurs photos vous rendent difficile de distinguer l'authenticité.
- Veuillez noter que l'animation ci-dessus est entièrement une scène 3D rendue à partir de plusieurs photos. Il est difficile pour les humains de détecter leurs défauts. Voyons donc comment ce scénario est réalisé. Les grilles et les points sont les représentations les plus courantes des scènes 3D car ils sont explicites et bien adaptés à une rastérisation rapide basée sur GPU/CUDA. En revanche, les méthodes de pointe du champ de rayonnement neuronal (NeRF) reposent sur une représentation continue de la scène, utilisant souvent des perceptrons multicouches (MLP) optimisés pour le rendu des rayons volumétriques pour synthétiser de nouvelles perspectives sur la scène capturée. Bien que la continuité de ces méthodes facilite l'optimisation, l'échantillonnage aléatoire requis pour le rendu est coûteux et bruyant. Des chercheurs de l'Université de la Côte d'Azur ont introduit une nouvelle méthode combinant les deux méthodes
- IA 711 2024-08-05 20:15:51
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- Pourquoi le modèle d'interaction retardée est-il la norme pour la prochaine génération de RAG ?
- La colonne AIxiv est une colonne où ce site publie du contenu académique et technique. Au cours des dernières années, la rubrique AIxiv de ce site a reçu plus de 2 000 rapports, couvrant les meilleurs laboratoires des principales universités et entreprises du monde entier, favorisant efficacement les échanges et la diffusion académiques. Si vous souhaitez partager un excellent travail, n'hésitez pas à contribuer ou à nous contacter pour un rapport. Courriel de soumission : liyazhou@jiqizhixin.com ; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Zhang Yingfeng : Co-fondateur d'Infra, avec de nombreuses années d'expérience dans la recherche, l'IA et le développement d'infrastructures Infra, il travaille actuellement à la construction de la prochaine génération de Produits de base RAG. Dans le développement du système RAG, un bon modèle Reranker est un maillon indispensable.
- IA 1263 2024-08-05 20:15:22
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- L'équipe ECCV2024 | Harvard développe FairDomain pour parvenir à l'équité dans la segmentation et la classification des images médicales inter-domaines
- Éditeur | ScienceAI Auteur | Équipe YuTian Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), en particulier de l'IA médicale, il est crucial de résoudre les problèmes d'équité pour garantir des résultats médicaux équitables. Récemment, les efforts visant à accroître l’équité ont introduit de nouvelles méthodes et de nouveaux ensembles de données. Cependant, la question de l’équité a été peu explorée dans le contexte du transfert de domaine, même si les cliniques s’appuient souvent sur différentes technologies d’imagerie (par exemple, différentes modalités d’imagerie rétinienne) pour le diagnostic des patients. Cet article propose FairDomain, qui est la première étude systématique de l'équité des algorithmes dans le cadre du transfert de domaine. Nous testons des algorithmes d'adaptation de domaine (DA) et de généralisation de domaine (DG) de pointe pour les tâches de segmentation et de classification d'images médicales, dans le but de comprendre. comment les biais sont transférés entre différents domaines.
- IA 1344 2024-08-05 20:04:36
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- Désormais, plus de 100 millions de développeurs sur GitHub peuvent accéder directement aux meilleurs grands modèles mondiaux pour créer des applications d'IA.
- La nouvelle fonctionnalité « GitHubModels » lancée par GitHub devrait accélérer l'arrivée de l'ère des ingénieurs IA. Quoi? La plate-forme d'hébergement de code familière GitHub a encore évolué ! La plateforme a également commencé à fournir à Playgroud de grands modèles d'IA. Tous les grands modèles populaires de l'industrie que vous pouvez nommer, notamment le Phi-3 de Microsoft, le GPT-4o d'OpenAI, le Llama3.1 de Meta, le CommandR+ de Cohere et le MistralLarge de MistralAI, peuvent être essayés dans un bac à sable interactif. Dans les mois à venir, Github ajoutera également davantage de modèles linguistiques, visuels et autres. En d'autres termes, le modèle sur cette photo
- IA 1195 2024-08-05 19:36:38
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- L'IA utilisée | Utilisez de grands modèles pour rédiger des textes « lumineux », et les articles sont pleins de beauté nationale
- La puissance des machines Contributeur : Jia Siluan La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Email de soumission : content@jiqizhixin.com Il y a deux jours, j'ai vu un petit article sur les applications d'IA publié par Jiqizhixin C'était un peu intéressant d'utiliser un grand modèle pour écrire une copie « folle ». le modèle écrit quelques paragraphes de "Laissez-vous Le titre amusant et la rédaction de "Laugh Out of Parkinson's" permettent au grand modèle de résumer le style de la rédaction
- IA 710 2024-08-05 19:26:47
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- Après Sora, OpenAI Lilian Weng a personnellement écrit un article pour vous apprendre à concevoir un modèle de diffusion de génération vidéo à partir de zéro.
- Les puissantes capacités de synthèse d’images des modèles de diffusion ont été bien démontrées au cours des dernières années. La communauté des chercheurs s'attaque désormais à une tâche plus difficile : la génération de vidéos. Récemment, Lilian Weng, responsable d'OpenAI Safety Systems (SafetySystems), a écrit un blog sur le modèle de diffusion de la génération vidéo. Le site Web de LilianWeng a compilé et organisé ce blog sans changer sa signification originale. Voici le texte original du blog : La tâche de génération vidéo elle-même est un sur-ensemble de synthèse d'image, car l'image est une seule image vidéo. La synthèse vidéo est beaucoup plus difficile pour les raisons suivantes : 1. La synthèse vidéo nécessite également une cohérence temporelle entre les différentes images, ce qui nécessite naturellement d'encoder davantage de connaissances du monde dans le modèle. 2. Par rapport au texte ou aux images
- IA 1059 2024-08-05 19:20:02
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- Testé 7 artefacts de génération vidéo « de niveau Sora ». Qui a la capacité de monter sur le « Trône de fer » ?
- Editeur du Machine Power Report : Yang Wen Qui peut devenir le roi du cercle vidéo de l'IA ? Dans la série télévisée américaine "Game of Thrones", il y a un "Trône de Fer". La légende raconte qu'il a été fabriqué par le dragon géant « Black Death » qui a fait fondre des milliers d'épées abandonnées par les ennemis, symbolisant l'autorité suprême. Pour s'asseoir sur cette chaise de fer, les grandes familles ont commencé à se battre et à se battre. Depuis l'émergence de Sora, un vigoureux "Game of Thrones" a été lancé dans le cercle vidéo de l'IA. Les principaux acteurs de ce jeu incluent RunwayGen-3 et Luma de l'autre côté de l'océan, ainsi que Kuaishou Keling, ByteDream, national. et Zhimo. Spectre Qingying, Vidu, PixVerseV2, etc. Aujourd'hui, nous allons évaluer et voir qui est qualifié pour siéger sur le « Trône de fer » du cercle vidéo IA. -1-Vincent Vidéo
- IA 1052 2024-08-05 19:19:51
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- L'IA aide les peintres humains à remporter la première place dans les concours d'art. Quel est son secret ?
- Il y a deux ans, une œuvre intitulée "Space Opera" a remporté la première place au concours d'art de la Colorado State Fair. Ce tableau est majestueux, clair et sombre, et n'est pas sans rappeler le peintre symboliste français Gustave Moreau. Cependant, il n’a pas été dessiné par un être humain, mais par un concurrent sans expérience en peinture, à l’aide d’un outil de dessin IA. Revenons à 2018. À cette époque, un tableau d'IA intitulé "Portrait d'Edmund Bellamy" s'est vendu pour plus de 400 000 $ chez Christie's à New York. Il s’agit de la première œuvre d’intelligence artificielle mise aux enchères, ce qui marque également le début de la reconnaissance des œuvres d’art d’IA par le marché. De nos jours, la peinture IA est devenue monnaie courante, et les acteurs de l'IA au pays et à l'étranger s'en vont les uns après les autres, essayant de faire prendre feu à cette piste.
- IA 730 2024-08-05 18:29:12
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- De petites astuces avec de gros effets, 'ne lire l'invite que deux fois' permet au modèle de langage cyclique de surpasser Transformer++
- Dans le domaine actuel de l’IA, l’architecture dominante adoptée par les grands modèles de langage est Transformer. Cependant, avec l'avènement d'architectures telles que RWKV et Mamba, une tendance claire est apparue : les grands modèles de langage cycliques qui rivalisent avec Transformer en termes de perplexité en matière de modélisation du langage attirent rapidement l'attention des gens. Ce qui est intéressant, c’est que ces architectures utilisent une quantité constante de mémoire lors de l’inférence. Cependant, en raison d’une mémoire limitée, les modèles de langage récurrents (LM) ne peuvent pas mémoriser et utiliser toutes les informations dans des contextes longs, ce qui conduit à une mauvaise qualité d’apprentissage en contexte (ICL). Par conséquent, un défi clé pour obtenir de grands modèles de langage efficaces consiste à choisir les informations à stocker ou à supprimer.
- IA 660 2024-08-05 17:09:49
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- Il suffit de quelques démonstrations pour aligner de grands modèles. Le DITTO proposé par l'équipe de Yang Diyi est tellement efficace.
- Les méthodes d’éducation humaine fonctionnent également bien pour les grands modèles. Lorsqu’ils élèvent des enfants, les gens de tous âges ont parlé d’une méthode importante : montrer l’exemple. C’est-à-dire, laissez-vous être un exemple que les enfants pourront imiter et dont ils pourront apprendre, plutôt que de simplement leur dire quoi faire. Lors de la formation d'un grand modèle de langage (LLM), nous pouvons également pouvoir utiliser cette méthode - démontrer au modèle. Récemment, l'équipe de Yang Diyi de l'Université de Stanford a proposé un nouveau cadre DITTO qui peut aligner le LLM sur des paramètres spécifiques grâce à un petit nombre de démonstrations (exemples de comportement souhaité fournis par les utilisateurs). Ces exemples peuvent être obtenus à partir des journaux d'interaction existants de l'utilisateur ou en modifiant directement la sortie de LLM. Cela permet au modèle de comprendre et d'aligner efficacement les utilisateurs pour différents utilisateurs et tâches.
- IA 898 2024-08-05 16:10:32
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- Tous les employés ont quitté leur ancien club et Stable Diffusion a conduit l'équipe à démarrer une entreprise dès sa sortie. Elle a immédiatement vaincu MJ v6 et SD3 et a également ouvert la source.
- Un autre acteur puissant a été ajouté dans le domaine de la génération d’images et de vidéos IA. Vous vous souvenez de Robin Rombach, un chercheur scientifique qui a démissionné de la startup d'IA StabilityAI fin mars de cette année ? En tant que l'un des deux principaux auteurs ayant développé le modèle de graphe Vincent StableDiffusion, il a rejoint StabilityAI en 2022. Aujourd'hui, près de cinq mois après avoir quitté StabilityAI, Robin Rombach a annoncé la bonne nouvelle de sa propre entreprise sur Twitter ! Il a créé « BlackForestLabs » pour promouvoir les modèles d'apprentissage profond génératif SOTA de haute qualité pour les images et les vidéos et les rendre accessibles au plus grand nombre. Youjie, membre de l'équipe
- IA 1053 2024-08-05 16:06:52
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- Aperçu du forum | 'Inspirer la créativité culturelle, stimuler une nouvelle productivité illimitée' - Aperçu du forum de développement 'IA + Créativité culturelle'
- Thème du forum : La créativité culturelle Zhiqi, stimulant une nouvelle productivité illimitée Heure du forum : 6 juillet, de 9h30 à 11h40 Lieu du forum : Salle de conférence 515, Centre des expositions universelles de Shanghai Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, toutes les promenades de la vie Un nouvel élan surgit grâce aux nouvelles technologies. Dans la culture et le développement de nouvelles forces productives « IA + culturelles et créatives », Shanghai met activement en œuvre le déploiement de la construction numérique de la Chine, fournit une conception de haut niveau et une disposition stratégique pour les nouvelles pistes culturelles et créatives numériques et du Yuanverse, et crée un « nucléaire » point d'explosion" pour le développement innovant de l'industrie culturelle et créative. Offre de nouvelles opportunités. Afin de promouvoir la culture chinoise, de promouvoir le développement innovant de l'industrie culturelle et créative et de construire une plate-forme de communication pour les domaines culturels et créatifs nationaux et étrangers, ce « Forum de développement culturel et créatif IA+ » a vu le jour. Le forum invite des experts mondiaux, des universitaires, des élites de l'industrie culturelle et créative et des dirigeants de l'industrie à se réunir.
- IA 504 2024-08-05 15:58:42
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