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- Jetez un oeil à l'éditeur frontal actuel
- En aidant certains étudiants à modifier le code à distance, j'ai constaté que les éditeurs utilisés par chacun sont variés : VSCode, WebStorm et même Sublime... Cela ne peut s'empêcher de me rappeler : [Quand j'ai appris le front-end pour la première fois, j'ai vraiment J'ai essayé de nombreuses options différentes sur l'éditeur]. Jusqu'à présent, je suis devenu un "fan inconditionnel" de l'utilisation de VSCode et j'ai même "oublié" que d'autres éditeurs existent. Vous pouvez considérer cela comme une sorte de « concentration ». Cependant, cela limite également nos choix. C'est pourquoi nous allons aujourd'hui examiner les éditeurs frontaux actuels. Après tout, « une centaine d'écoles de pensée s'affrontent » avec plus d'inspiration : notepad++ Avantages : Gratuit et open source : Notepad++ est un logiciel gratuit.
- IA 908 2024-05-06 15:30:16
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- OmniDrive : un framework pour aligner de grands modèles avec des tâches de conduite 3D
- Nous commençons par une nouvelle architecture 3DMLLM qui utilise des requêtes éparses pour soulever et compresser des représentations visuelles en 3D, qui sont ensuite introduites dans le LLM. Titre : OmniDrive : AHolisticLLM-AgentFramework for Autonomous Driving with 3DPerception Reasoning and Planning Affiliation de l'auteur : Institut de technologie de Pékin, NVIDIA, Université des sciences et technologies de Huazhong Adresse open source : GitHub-NVlabs/OmniDrive Le développement de modèles multimodaux de langage étendu (MLLM) a suscité un intérêt croissant pour la conduite autonome basée sur le LLM, en tirant parti de leurs puissantes capacités de raisonnement
- IA 1191 2024-05-06 15:16:35
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- MLP a été tué du jour au lendemain ! Le MIT Caltech et d'autres KAN révolutionnaires battent des records et découvrent des théorèmes mathématiques qui écrasent DeepMind
- Du jour au lendemain, le paradigme de l’apprentissage automatique est sur le point de changer ! Aujourd’hui, l’infrastructure qui domine le domaine de l’apprentissage profond est le perceptron multicouche (MLP), qui place des fonctions d’activation sur les neurones. Alors, au-delà de cela, y a-t-il de nouvelles routes que nous pouvons emprunter ? Aujourd'hui encore, des équipes du MIT, de Caltech, de la Northeastern University et d'autres institutions ont publié une nouvelle structure de réseau neuronal : Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Les chercheurs ont apporté une modification simple au MLP en déplaçant la fonction d’activation apprenable des nœuds (neurones) vers les bords (poids) ! Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2404.19756 Ce changement semble à première vue sans fondement
- IA 1124 2024-05-06 15:10:01
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- L'intelligence artificielle sur le marché du diagnostic médical atteindra 4 milliards de dollars d'ici 2028
- Dans le domaine des soins de santé, où la précision et la rapidité sont essentielles, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) est devenue une force de transformation. Le marché de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical était autrefois une niche émergente, mais il est rapidement devenu un marché puissant avec des prévisions atteignant des milliards de dollars. La taille du marché de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical représentera 1,25 milliard de dollars de revenus en 2023 et devrait atteindre 4,48 milliards de dollars d’ici 2028, avec un TCAC de 29,04 % au cours de la période de prévision. La croissance de l'intelligence artificielle sur le marché du diagnostic médical est motivée par plusieurs facteurs clés : Demande croissante de solutions basées sur l'intelligence artificielle : à mesure que le paysage des soins de santé modernes continue d'évoluer et que de nouvelles maladies et affections sont découvertes, la demande de solutions basées sur l'intelligence artificielle
- IA 649 2024-05-06 15:01:06
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- Le robot humanoïde Optimus de Tesla travaille en usine, est habile à démonter les batteries, à s'auto-corriger et peut aller encore plus loin
- Le robot humanoïde Tesla a débloqué de nouvelles compétences ! Hier, Tesla Optimus a officiellement publié une nouvelle vidéo de démonstration, montrant les derniers progrès du robot humanoïde Optimus de deuxième génération. Cette fois, Optimus a commencé à travailler dans l'usine. Il a appris à assembler des batteries dans l'usine de batteries Tesla et a marché plus vite, plus loin et plus régulièrement qu'avant. Jetons un premier coup d’œil aux dernières compétences et détails de formation d’Optimus. Le réseau neuronal de bout en bout d’Optimus est désormais formé pour assembler avec précision les cellules de batterie dans les usines Tesla. Il fonctionne en temps réel sur l'ordinateur FSD du robot, en s'appuyant uniquement sur des caméras 2D, des capteurs tactiles et des capteurs de force. Optimus utilise ses jambes pour maintenir l'équilibre tandis que le réseau entraîne tout le haut de son corps.
- IA 1143 2024-05-06 14:52:10
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- CVPR 2024 | Avec l'aide de la lumière structurée neuronale, l'Université du Zhejiang réalise l'acquisition et la reconstruction en temps réel de phénomènes tridimensionnels dynamiques
- 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. La reconstruction efficace et de haute qualité de phénomènes physiques dynamiques tridimensionnels tels que la fumée constitue un problème important dans la recherche scientifique connexe. Elle offre de larges perspectives d'application dans la vérification de la conception aérodynamique, l'observation météorologique tridimensionnelle et d'autres domaines. En reconstruisant une séquence de densité tridimensionnelle qui change au fil du temps, cela peut aider les scientifiques
- IA 936 2024-05-06 14:50:14
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- ICLR 2024 Spotlight | NoiseDiffusion : Corrigez le bruit du modèle de diffusion et améliorez la qualité de l'image d'interpolation
- Auteur|PengfeiZheng Unit|USTC,HKBUTMLRGroup Ces dernières années, le développement rapide de l'IA générative a donné une forte impulsion à des domaines accrocheurs tels que la génération de texte en image et la génération de vidéo. Le cœur de ces techniques réside dans l’application de modèles de diffusion. Le modèle de diffusion transforme d'abord progressivement l'image en bruit gaussien en définissant un processus direct qui ajoute continuellement du bruit, puis débruite progressivement le bruit gaussien par un processus inverse et le transforme en une image claire pour obtenir de vrais échantillons. Le modèle différentiel ordinaire de diffusion est utilisé pour interpoler les valeurs des images générées, ce qui présente un grand potentiel d'application dans la génération de vidéos et de certaines créations publicitaires. Cependant, nous avons remarqué que lorsque cette méthode est appliquée à des images naturelles, les effets d’image interpolés sont souvent peu satisfaisants. exister
- IA 1182 2024-05-06 14:01:24
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- L'IA apprend à cacher secrètement sa pensée et sa raison ! Résoudre des tâches complexes sans s'appuyer sur l'expérience humaine est une boîte noire
- Lorsque l'IA résout des problèmes de mathématiques, la vraie pensée est en fait le « calcul mental » en secret ? Une nouvelle étude réalisée par une équipe de l'Université de New York a révélé que même si l'IA n'est pas autorisée à écrire des étapes et est remplacée par des "..." dénués de sens, ses performances sur certaines tâches complexes peuvent être grandement améliorées ! Un auteur, JacabPfau, a déclaré : Tant que vous dépensez de la puissance de calcul pour générer des jetons supplémentaires, vous pouvez apporter des avantages. Peu importe le jeton que vous choisissez. Par exemple, laissez Llama34M répondre à une question simple : combien des 6 premiers chiffres de la constante naturelle e sont supérieurs à 5 ? La réponse directe de l'IA équivaut à déconner. Elle ne compte que les 6 premiers chiffres et en compte en réalité 7. Laissez l’IA écrire les étapes pour vérifier chaque numéro et vous pourrez obtenir la bonne réponse. Laissez l'IA masquer les étapes et remplacez-les par un grand nombre de "...
- IA 1013 2024-05-06 12:00:30
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- Stanford Li Feifei a lancé sa première entreprise : deux ans de congé académique, visant « l'intelligence spatiale »
- "AI Marraine" Li Feifei a démarré une entreprise. De manière inattendue, à l'ère des grands modèles, la célèbre « marraine de l'IA » Li Feifei « démarrerait également une entreprise » et finaliserait un tour de table de financement d'amorçage. Selon un rapport exclusif de Reuters, le célèbre informaticien Li Feifei est en train de créer une start-up. L'entreprise exploite le traitement des données visuelles de type humain pour permettre à l'intelligence artificielle d'effectuer un raisonnement avancé. Des personnes proches du dossier ont révélé que Li Feifei a récemment levé un financement de démarrage pour l'entreprise, auprès d'investisseurs tels que la société de capital-risque Andreessen Horowitz de la Silicon Valley et la société canadienne Radical Ventures, qu'elle a rejoint l'année dernière. Cependant, les porte-parole d'Andreessen Horowitz et de Radical Ventures l'ont confirmé.
- IA 1306 2024-05-05 13:04:06
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- Promener le « chien » sur le ballon de yoga ! Eureka, sélectionné parmi les dix meilleurs projets de NVIDIA, a réalisé une nouvelle avancée
- Le chien robot marche régulièrement sur le ballon de yoga et son équilibre est assez bon : il peut gérer diverses scènes, qu'il s'agisse d'un trottoir plat ou d'une pelouse difficile : il peut même être frappé par des chercheurs même avec un ballon de yoga aux pieds. , le chien robot ne basculera pas Même si le ballon est dégonflé, le chien robot peut maintenir l'équilibre : Les démonstrations ci-dessus sont toutes à une vitesse de 1x et n'ont pas été accélérées. Adresse de l'article : https://eureka-research.github.io/dr-eureka/assets/dreureka-paper.pdf Page d'accueil du projet : https://github.com/eureka-research/DrEureka Titre de l'article : DrE
- IA 784 2024-05-05 13:01:01
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- Les performances des petits modèles sont saturées et les performances sont médiocres. La cause première est Softmax ?
- L'émergence de petits modèles de langage vise à compenser les inconvénients d'une formation coûteuse et de l'inférence de grands modèles de langage. Cependant, ses performances diminuent jusqu'à un certain stade (phénomène de saturation). pour ce phénomène ? Peut-il être surmonté et exploité pour améliorer les performances des petits modèles de langage ? Les dernières avancées dans le domaine de la modélisation du langage consistent à pré-entraîner des réseaux de neurones hautement paramétrés sur des corpus de textes Web à très grande échelle. En pratique, l’utilisation d’un tel modèle pour la formation et l’inférence peut s’avérer coûteuse, ce qui incite à utiliser des modèles alternatifs plus petits. Cependant, il a été observé que les modèles plus petits peuvent souffrir d'une saturation et d'un phénomène caractérisé par une diminution des capacités et un plateau à un stade avancé de la formation. Un article récent a révélé que ce phénomène de somme de saturation peut être réduit par des modèles plus petits.
- IA 1124 2024-05-04 13:10:01
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- Enfin, quelqu'un a enquêté sur le surajustement des petits modèles : les deux tiers d'entre eux présentaient une pollution des données, et Microsoft Phi-3 et Mixtral 8x22B ont été nommés
- Les deux tiers des grands modèles les plus populaires ont actuellement des problèmes de surajustement ? Une étude qui vient de sortir a surpris de nombreux chercheurs dans le domaine. L'amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage est l'une des directions les plus importantes de la recherche actuelle. Dans ce type de tâches, de nombreux petits modèles récemment publiés semblent bien fonctionner et peuvent bien faire face à de telles tâches. Par exemple, les Phi-3, Mistral8x22B de Microsoft et d'autres modèles. Les chercheurs ont souligné qu'il existe un problème clé dans le domaine actuel de la recherche sur les grands modèles : de nombreuses études ne parviennent pas à évaluer avec précision les capacités des LLM existants. Cela suggère que nous devons consacrer plus de temps à évaluer et tester le niveau de capacité actuel du LLM. En effet, la plupart des recherches actuelles utilisent GSM8k, MATH, M
- IA 698 2024-05-04 13:05:13
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- Un relais qui s'étend sur plus de 300 ans : Inspirés par Terence Teru, des mathématiciens ont décidé d'utiliser l'IA pour formaliser la preuve du dernier théorème de Fermat.
- Inspirés par Terence Tao, de plus en plus de mathématiciens ont commencé à essayer d'utiliser l'intelligence artificielle pour mener des explorations mathématiques. Cette fois, leur objectif est le dernier théorème de Fermat, l'un des dix problèmes mathématiques les plus difficiles au monde. Le dernier théorème de Fermat est un problème mathématique très complexe pour lequel aucune solution réalisable n'a été trouvée jusqu'à présent. Les mathématiciens espèrent qu'avec la puissante puissance de calcul et les algorithmes intelligents de l'intelligence artificielle, ils pourront explorer le dernier théorème de Fermat en mathématiques. Également connu sous le nom de « dernier théorème de Fermat (FLT) », il a été inventé par le mathématicien français Pierre du XVIIe siècle. » proposa Fermat. Il y a une histoire légendaire derrière cela. On raconte que vers 1637, alors que Fermat lisait la traduction latine de l'Arithmétique de Diophante, il écrivit à côté de la 8ème proposition du tome 11
- IA 883 2024-05-03 13:04:01
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- Transformer veut devenir Kansformer ? Il a fallu des décennies au MLP pour inaugurer son challenger KAN
- Le MLP (Multilayer Perceptron) est utilisé depuis des décennies. N’y a-t-il vraiment pas d’autre choix ? Les perceptrons multicouches (MLP), également connus sous le nom de réseaux neuronaux à réaction entièrement connectés, sont les éléments fondamentaux des modèles d'apprentissage profond d'aujourd'hui. L'importance des MLP ne peut être surestimée, car ils constituent la méthode par défaut pour approximer les fonctions non linéaires dans l'apprentissage automatique. Cependant, MLP est-il le meilleur régresseur non linéaire que nous puissions construire ? Bien que les MLP soient largement utilisés, ils présentent des inconvénients importants. Par exemple, dans les modèles Transformer, les MLP consomment presque tous les paramètres non intégrés et sont généralement moins interprétables par rapport aux couches d'attention sans outils d'analyse de post-traitement. Alors, existe-t-il une alternative au MLP ?
- IA 1095 2024-05-03 13:01:04
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- Le matériel d'IA générative le plus en vogue s'est vendu à plus de 100 000 unités. Après l'avoir démonté, il s'avère qu'il ne s'agit que d'une application Android ?
- "RabbitR1, il s'agit essentiellement d'un programme de lancement sur le système Android. Après avoir été craqué, il peut fonctionner sur le téléphone." Grâce au craquage, Rahman a réussi à démarrer et à exécuter l'application R1 sur le téléphone Pixel6a. Mardi, le journaliste américain Mishaal Rahman a dévoilé les détails du célèbre matériel d'IA générative RabbitR1, qui a immédiatement attiré l'attention du cercle technologique. Il y a quelques mois, deux startups, Humane et Rabbit, ont continué à lancer leurs appareils d'intelligence artificielle - AiPin et RabbitR1. Au départ, certains pensaient que ces appareils ouvriraient la voie à une nouvelle ère d’intelligence artificielle portable. Cependant, au fil des mois, la controverse autour des deux appareils s’est intensifiée. R.
- IA 926 2024-05-02 16:01:19
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