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- WAIC 2024 Embodied Intelligence Collection｜Rassemblement des plus grandes célébrités, exposition de toutes les catégories de réalisations : l'innovation dans la technologie de l'intelligence incarnée ouvre une nouvelle ère de robots IA
- Intelligence incorporée : la nouvelle ère des robots intelligents L'industrie de l'intelligence incorporée représente l'intégration et le développement en profondeur de deux technologies de pointe que sont l'intelligence artificielle et la robotique, permettant aux robots d'interagir naturellement avec l'environnement grâce à la collaboration de la perception et de la cognition. et l'action. La montée en puissance de l’incarnation signifie que l’intelligence artificielle passe du traitement unique de l’information à des champs de scènes plus complexes et multidimensionnels, ouvrant ainsi une nouvelle ère d’intégration profonde des systèmes intelligents et de la société humaine. Questions clés, scénarios d'application et résultats de pointe de l'intelligence incorporée La Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2024 et la Conférence de haut niveau sur la gouvernance mondiale de l'intelligence artificielle (ci-après dénommée « WAIC2024 ») se concentreront en profondeur sur les tendances de développement de l'intelligence incorporée. , avec des forums majeurs et de riches robots intelligents. Les expositions de réalisations innovantes donnent un aperçu de l'énorme potentiel de développement de l'industrie de l'intelligence incarnée et tracent conjointement l'ère des robots intelligents.
- IA 950 2024-07-18 00:17:51
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- Ces fonctionnalités rendent l'application de bureau ChatGPT meilleure que le site Web
- Grâce à l'application ChatGPT pour macOS, vous pouvez désormais lancer ChatGPT depuis n'importe quelle fenêtre de votre Mac et utiliser le mode vocal. OpenAI a également ajouté quelques options de pièces jointes multimédias à l'application qui ne sont pas disponibles sur le site Web, telles que des captures d'écran et l'accès à l'application.
- IA 1297 2024-07-17 22:50:21
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- En tête de liste des ingénieurs logiciels d'IA open source, la solution sans agent de l'UIUC résout facilement les problèmes de programmation réels du banc SWE.
- 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 Les auteurs de cet article font tous partie de l'équipe de l'enseignant Zhang Lingming de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC), notamment : Steven Code repair ; doctorant en quatrième année, chercheur
- IA 1239 2024-07-17 22:02:05
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- Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
- Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
- IA 1321 2024-07-17 18:37:10
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- Exploration et pratique des grands modèles de télédétection multimodaux, Wang Jian, responsable des grands modèles de télédétection d'Ant Group, apporte une interprétation approfondie
- Le 5 juillet, sous la direction du Bureau du comité d'organisation de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle et du gouvernement populaire du district de Xuhui, à Shanghai, le prix WAIC Yunfan 2024 et la jeunesse en intelligence artificielle ont été organisés par le laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai, ce site et le Global Alliance académique universitaire sur l’intelligence artificielle. Le forum s’est déroulé avec succès. Le forum a réuni plus de 30 anciens et nouveaux diplômés du Yunfan provenant d'universités, d'instituts de recherche et d'entreprises du pays et de l'étranger, notamment l'Université de Stanford, l'Université d'Oxford, l'UCLA, l'Université de Californie, l'ETH Zurich, l'Université de Hong Kong, l'Université Tsinghua et l'Université de Pékin. , Université Jiao Tong de Shanghai, etc. Les lauréats ont assisté à la conférence hors ligne, rassemblant la sagesse de jeunes scientifiques internationaux en IA, explorant activement les limites des capacités de l'IA et apportant une nouvelle énergie au plan de développement de l'IA en Chine. Wang Jianzuo, responsable des modèles de télédétection à grande échelle d'Ant Group, est le WAIC Yunfan 2024
- IA 751 2024-07-17 18:03:14
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- Quark met à niveau « Super Search Box » et lance un service d'IA unique centré sur la recherche d'IA
- À l’ère des grands modèles, comment l’IA générative révolutionne-t-elle les produits de recherche ? Quark, une filiale d'Alibaba Intelligent Information Business Group, "a levé la main pour répondre à la question". Le 10 juillet, Quark a mis à niveau la « Super Search Box » et a lancé un service d'IA unique centré sur la recherche d'IA, offrant aux utilisateurs une valeur de service d'information intégrée depuis la récupération, la création, le résumé, l'édition, le stockage et le partage. Le nouveau champ de recherche AI permet de répondre, de créer et de résumer le passé. Le moteur de recherche permet de trier les listes de sites Web en fonction de mots-clés. La sélection répétée, les clics, la lecture et un grand nombre de résultats non pertinents sont devenus des obstacles pour les utilisateurs qui souhaitent obtenir des informations efficacement, et il est difficile d'obtenir des réponses satisfaisantes à des questions complexes. Le progrès de la technologie de l’IA a donné naissance à une nouvelle valeur dans la recherche. L'utilisateur ouvre la recherche Quark version 7.0
- IA 625 2024-07-17 17:43:33
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- Outils et conseils d'IA essentiels pour chaque étudiant
- Les étudiants peuvent utiliser l’IA de plusieurs manières intelligentes pour améliorer leur apprentissage et travailler plus efficacement. À l’heure actuelle, il existe de nombreux outils d’IA que les étudiants peuvent utiliser, couvrant la prise de notes, le tutorat et bien plus encore. Mais quels outils d’IA sont les meilleurs pour les étudiants ?
- IA 1314 2024-07-17 16:49:04
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- Changer complètement le modèle de langage : la nouvelle architecture TTT surpasse le Transformer, et le modèle ML remplace l'état caché RNN
- De 125 millions de grands modèles à 1,3 milliard, les performances ont été améliorées. C'est incroyable que cela se soit finalement produit. Une nouvelle architecture de modèle de langage étendu (LLM) devrait remplacer Transformer, qui a été jusqu'à présent populaire dans le domaine de l'IA, et ses performances sont meilleures que celles de Mamba. Lundi de cette semaine, l'article sur Test-TimeTraining (TTT) est devenu un sujet brûlant dans la communauté de l'intelligence artificielle. Lien vers l'article : https://arxiv.org/abs/2407.04620 Les auteurs de cette étude sont issus de l'Université de Stanford, de l'Université de Californie, de Berkeley, de l'Université de Californie, de San Diego et de Meta. Ils ont conçu une nouvelle architecture, TTT, pour remplacer l'état caché du RNN par un modèle d'apprentissage automatique. Le module
- IA 851 2024-07-17 16:08:17
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- Article à auteur unique, Google propose des millions de mélanges experts, dépassant le feedforward dense et le MoE clairsemé
- Libérer le potentiel d’étendre davantage le Transformer tout en maintenant l’efficacité informatique. Les couches Feedforward (FFW) dans les architectures Transformer standard entraînent une augmentation linéaire du coût de calcul et de la mémoire d'activation à mesure que la largeur de la couche cachée augmente. Alors que la taille des grands modèles de langage (LLM) continue d’augmenter, l’architecture Sparse Mixed Expert (MoE) est devenue une méthode réalisable pour résoudre ce problème, qui sépare la taille du modèle du coût de calcul. De nombreux modèles MoE émergents peuvent atteindre de meilleures performances et des performances plus puissantes pour la même taille. La loi d'échelle récemment découverte du MoE à grain fin suggère qu'une granularité plus élevée conduit à de meilleures performances. Cependant, les modèles MoE existants sont limités à un petit nombre d’experts en raison de problèmes de calcul et d’optimisation.
- IA 660 2024-07-17 14:34:17
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- La formation Axiom permet au LLM d'apprendre le raisonnement causal : le modèle à 67 millions de paramètres est comparable au niveau de mille milliards de paramètres GPT-4.
- Montrez la chaîne causale à LLM et il pourra apprendre les axiomes. L'IA aide déjà les mathématiciens et les scientifiques à mener des recherches. Par exemple, le célèbre mathématicien Terence Tao a partagé à plusieurs reprises son expérience de recherche et d'exploration à l'aide d'outils d'IA tels que GPT. Pour que l’IA soit compétitive dans ces domaines, des capacités de raisonnement causal solides et fiables sont essentielles. La recherche présentée dans cet article a révélé qu'un modèle Transformer formé sur la démonstration de l'axiome de transitivité causale sur de petits graphes peut se généraliser à l'axiome de transitivité sur de grands graphes. En d’autres termes, si le Transformateur apprend à effectuer un raisonnement causal simple, il peut être utilisé pour un raisonnement causal plus complexe. Le cadre de formation axiomatique proposé par l'équipe est un nouveau paradigme pour l'apprentissage du raisonnement causal basé sur des données passives, avec uniquement des démonstrations.
- IA 1478 2024-07-17 10:14:38
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- Si vous souhaitez vous lancer dans l'IA, n'étudiez pas la science des données au lycée : Altman et Musk sont enfin d'accord maintenant
- L'étude de la science des données au lycée peut-elle remplacer les mathématiques ? La discussion sur ce sujet s'est étendue au cercle de l'IA. Pour le développement de l’IA, il sera trop tard si nous ne renforçons pas l’éducation de base. Alors que la technologie des grands modèles se développe rapidement et que les entreprises se livrent une concurrence féroce, certaines personnes ont exprimé leurs inquiétudes quant aux futurs talents, en se concentrant sur les mathématiques. Récemment, le système de l'Université de Californie (UC) a provoqué un tollé en annonçant qu'il avait établi des normes mathématiques de base pour les nouveaux étudiants de première année. Alors que les résultats en mathématiques diminuent à l’échelle nationale, certains enseignants estiment que l’enseignement classique des mathématiques à forte intensité d’algèbre doit être réformé, à la fois pour attirer davantage d’étudiants et pour les aider à développer des compétences pertinentes pour un avenir de plus en plus dépendant des données. Selon certaines organisations, au moins 17 États ont désormais inclus la « science des données » comme composante possible de l’enseignement des mathématiques au secondaire.
- IA 1029 2024-07-17 09:11:51
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- Le hackathon Xiaomi s'est terminé et le grand modèle de « casque intelligent » a remporté le premier prix
- Le 9 juillet 2024, la cérémonie de remise des prix du cinquième hackathon Xiaomi 2024 « Création sans limite, création sans fin » organisée par le comité technique du groupe Xiaomi s'est tenue à Pékin. Le concours d'innovation annuel de Xiaomi s'est terminé avec succès. Ce concours prend la forme de 48 heures de codage concentré hors ligne, avec le lieu principal à Pékin et quatre sous-sites régionaux à Wuhan, Nanjing, Shanghai et Shenzhen, 319 ingénieurs Xiaomi de 11 départements majeurs ont produit conjointement 63 projets créatifs. , et 31 demandes de brevet déposées. Le nombre de demandeurs et le nombre d'équipes interrégionales ont atteint un niveau record. Lors de la cérémonie de remise des prix, Qu Heng, vice-président du groupe Xiaomi et président du comité technique du groupe, a déclaré : Ce hackathon est le plus grand de ses cinq années.
- IA 1318 2024-07-17 09:07:55
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- Nouvelle entreprise de génération vidéo ! Cao Yue, lauréate du prix Maar et du prix spécial Tsinghua, a lancé une entreprise et la « reine du capital-risque » a parié dessus
- Après Dark Side of the Moon, Xu Xin, la « reine du capital-risque » à la vision vicieuse, a investi dans une autre startup AIGC. Récemment, des rumeurs selon lesquelles Capital Today aurait licencié son équipe du marché primaire ont attiré l'attention du secteur. Dans la soirée du 10 juillet, Xu Xin, président de Capital Today Group, a personnellement réfuté les rumeurs dans WeChat Moments et a révélé une nouvelle d'investissement : en mai 2024, Capital Today a dirigé le premier cycle de financement de SandAI. Selon les données d'IT Orange, Beijing SandAI a été fondée en 2023 et est une startup d'IA qui vise à « faire des choses influentes dans le monde ». Actuellement, SandAI se concentre principalement sur une technologie de génération vidéo similaire à OpenAISora, offrant aux utilisateurs des services de génération vidéo efficaces et pratiques. Le fondateur et PDG de l'entreprise, Cao Yue, était un ancien employé de Wang Hui Wen Chuang.
- IA 694 2024-07-17 07:02:39
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- Gemini 1.5 Pro est installé dans le robot et peut fournir un concierge et des conseils après la visite de l'entreprise.
- Les grands modèles à contexte long aident les robots à comprendre le monde. Récemment, Google DeepMind a soudainement commencé à montrer ses robots. Ce robot peut facilement suivre les instructions humaines, effectuer une navigation visuelle et utiliser le bon sens pour trouver des chemins dans un espace tridimensionnel. Il utilise le Gemini 1.5 Pro, un grand modèle récemment sorti par Google. Lorsqu'ils utilisent des modèles d'IA traditionnels, les robots ont souvent des difficultés à se souvenir des détails environnementaux en raison des limitations de longueur du contexte, mais la longueur de contexte de jeton de plusieurs millions de niveaux de Gemini1.5Pro offre aux robots de puissantes capacités de mémoire environnementale. Dans un scénario de bureau réel, les ingénieurs ont guidé le robot autour de zones spécifiques et ont marqué des endroits clés à rappeler, tels que le « bureau de Lewis » ou la « zone de bureau temporaire ». Transfert terminé
- IA 1085 2024-07-17 05:58:40
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- ICLR2024 | Harvard FairSeg : le premier ensemble de données de segmentation médicale à grande échelle pour étudier l'équité des algorithmes de segmentation
- Auteur | Tian Yu Editeur | Baicai Ye Ces dernières années, la question de l'équité des modèles d'intelligence artificielle a reçu de plus en plus d'attention, en particulier dans le domaine médical, car l'équité des modèles médicaux est cruciale pour la santé et la vie des gens. Des ensembles de données de haute qualité sur l’équité médicale sont nécessaires pour faire progresser la recherche sur l’apprentissage équitable. Les ensembles de données d'équité médicale existants sont tous destinés aux tâches de classification, et il n'existe aucun ensemble de données d'équité pouvant être utilisé pour la segmentation médicale. Cependant, la segmentation médicale est une tâche très importante de l'IA médicale comme la classification. Dans certaines scènes, la segmentation est encore meilleure. que la classification en raison de sa capacité à fournir des informations spatiales détaillées sur les anomalies des organes à évaluer par le clinicien. Dans la dernière étude, Harvard-Ophtalmologie de l'Université Harvard
- IA 1305 2024-07-17 05:46:46
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2024-05-09
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