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- Le prix d'un million de dollars du Clay Institute sera attribué à l'IA. Les règles des mathématiques ont radicalement changé. Comment les mathématiciens traiteront-ils les « conjectures massives » à l'avenir ?
- Dans le monde des mathématiques, la preuve complète d'une « conjecture non prouvée » nécessite souvent une combinaison de talent, d'intuition et d'expérience. Même les mathématiciens ont du mal à expliquer leur processus de découverte. Cependant, avec l’essor des grands modèles ces dernières années, nous avons assisté à une nouvelle force de changement. L’IA a non seulement dépassé les humains dans la prédiction de la complexité des courbes elliptiques, mais a également réalisé des percées dans l’exploration de nouvelles formules pour les constantes fondamentales. Récemment, Thomas Fink, directeur de l'Institut des sciences mathématiques de Londres, a publié un article dans la rubrique vision du monde de Nature, explorant le rôle unique de l'IA dans le domaine des mathématiques et la manière dont elle peut aider les mathématiciens à passer de la conjecture à la preuve. Dans cet article, Fink a mentionné le rôle de l'IA dans
- IA 556 2024-06-01 11:02:46
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- Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
- Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
- IA 1172 2024-06-01 10:58:13
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- Au CCIG2024, la technologie d'analyse de documents Hehe Information résout le problème de la « famine » des corpus de grands modèles
- En 2024, la Conférence chinoise sur l'image et le graphisme s'ouvrira solennellement dans l'ancienne capitale de Xi'an. Cette conférence a été organisée par la Société chinoise d'image et de graphisme et par l'Université médicale de l'Air Force, l'Université Jiaotong de Xi'an et l'Université polytechnique du Nord-Ouest. À travers plus de 20 forums et plus de 100 réalisations, elle s'est concentrée sur l'affichage de l'intelligence artificielle de production. les grands modèles et l'apprentissage automatique, l'informatique inspirée du cerveau et d'autres domaines du graphisme. La technologie des grands modèles est largement utilisée avec l'innovation technologique pour répondre aux besoins de traitement d'image de nombreuses industries. Au cours de la conférence, le Comité spécial d'analyse et de reconnaissance des images documentaires du CSIG et Shanghai Hehe Information Technology Co., Ltd. (dénommé « Hehe Xinheng ») ont organisé conjointement le forum « La technologie des grands modèles et ses applications frontières », avec des représentants du Sud Université de technologie de Chine et Université Jiao Tong de Shanghai, Université Tsinghua, Université Fudan, Institut de recherche sur l'intelligence artificielle de Shanghai
- IA 873 2024-05-31 22:28:49
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- Tencent Cloud AI Code Assistant est entièrement ouvert au public
- Le 22 mai, Tencent Cloud a officiellement annoncé que son assistant de code IA était entièrement ouvert au public. Actuellement, les développeurs, les équipes de développement et les entreprises clientes peuvent en faire l'expérience en ligne via le site officiel de Tencent Cloud. Tencent Cloud AI Code Assistant est un outil numérique pour la complétion et la génération intelligentes de code de positionnement. Il est basé sur le modèle de code mixte de Tencent et peut fournir aux développeurs, aux équipes de développement et aux entreprises clientes des services AIGC de scénario de codage d'expérience sûrs, conformes et à haute viscosité. , avec des fonctions telles que la complétion du code d'agent, le dialogue technique, le diagnostic de code, les tests unitaires, etc., prend en charge dix langages ou frameworks de programmation tels que Python, Java, C/C++ et Go, et s'intègre aux environnements de développement intégrés grand public. En termes de complétion de code, l'assistant de code AI peut fournir une bonne complétion automatique basée sur la compréhension et le contexte de plusieurs fichiers.
- IA 1024 2024-05-31 20:08:24
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- Flash Attention est-il stable ? Meta et Harvard ont constaté que les écarts de poids de leur modèle fluctuaient de plusieurs ordres de grandeur.
- MetaFAIR s'est associé à Harvard pour fournir un nouveau cadre de recherche permettant d'optimiser le biais de données généré lors de l'apprentissage automatique à grande échelle. On sait que la formation de grands modèles de langage prend souvent des mois et utilise des centaines, voire des milliers de GPU. En prenant comme exemple le modèle LLaMA270B, sa formation nécessite un total de 1 720 320 heures GPU. La formation de grands modèles présente des défis systémiques uniques en raison de l’ampleur et de la complexité de ces charges de travail. Récemment, de nombreuses institutions ont signalé une instabilité dans le processus de formation lors de la formation des modèles d'IA générative SOTA. Elles apparaissent généralement sous la forme de pics de pertes. Par exemple, le modèle PaLM de Google a connu jusqu'à 20 pics de pertes au cours du processus de formation. Le biais numérique est à l'origine de cette imprécision de la formation,
- IA 888 2024-05-30 13:24:53
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- Un article vous présente les modèles de données : modèle conceptuel, modèle logique et modèle physique.
- Les modèles de données constituent la pierre angulaire de la gestion des données organisationnelles et un élément clé dans la création d’une infrastructure d’informations. Les modèles de données fournissent aux organisations une structure de données claire et un cadre logique, rendant la gestion des données plus efficace et durable. À l’ère du numérique, les données sont devenues l’un des actifs les plus précieux d’une entreprise, et la conception et la mise en œuvre de modèles de données déterminent l’efficacité et la crédibilité des données dans les opérations et la prise de décision de l’entreprise. Un bon modèle de données peut non seulement simplifier les paysages de données complexes et améliorer la qualité et la cohérence des données, mais également optimiser les performances de la base de données et faciliter l'analyse des données et la prise de décision. Par conséquent, l’importance des modèles de données est de fournir aux entreprises une aide à la décision basée sur les données et de promouvoir l’innovation commerciale et l’amélioration de la compétitivité. Fournit une aide à la décision basée sur les données pour les entreprises et favorise
- IA 1018 2024-05-30 12:00:35
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- Le géant de Turing est apparu à l'ICLR et est devenu fou des stars LeCun et Bengio au sommet ! Trois tendances technologiques majeures des équipes chinoises déclenchent une nouvelle imagination d'AGI
- Ces derniers jours, la grande conférence d'AI-ICLR s'est tenue à Vienne. OpenAI, Meta, Google, Zhipu AI et d'autres sociétés de technologie d'IA de premier plan se sont réunies. Des célébrités étaient rassemblées sur place, les étoiles étaient éblouissantes et il suffisait de faire quelques pas pour tomber sur une célébrité qui avait publié un article subversif. Sans surprise, la salle d'exposition ICLR2024 est également devenue une scène de chasse aux étoiles. L'atmosphère animée a presque fait exploser le toit. LeCun, la célèbre « e-personne » parmi les Turing Big Three, qui était un géant de Turing à la recherche de stars lors de l'événement, a généreusement annoncé son itinéraire sur X à l'avance et attendait avec une grande impatience de rencontrer les fans. Dans la zone de commentaires, non seulement les fans étaient ravis de s’enregistrer, mais certains étaient même prêts à soumettre leur CV sur place. Le voyage des fans en valait vraiment la peine, a expliqué LeCun sur place avec éloquence et le public a regardé avec enthousiasme.
- IA 756 2024-05-30 11:17:17
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- L'IA multimodale est l'avenir de la médecine. Google lance trois nouveaux modèles et Med-Gemini accueille une mise à niveau majeure.
- Éditeur | Feuille de chou De nombreuses tâches cliniques nécessitent la compréhension de données spécialisées, telles que les images médicales, la génomique, etc. Ce type d'informations sur les connaissances professionnelles n'existe généralement pas dans la formation de grands modèles multimodaux généraux... Comme décrit dans l'article précédent, Med-Gemini a surpassé les modèles de la série GPT-4 dans diverses tâches d'imagerie médicale pour atteindre SOTA ! Ici, GoogleDeepMind a rédigé un deuxième article sur Med-Gemini. S'appuyant sur le modèle multimodal de Gemini, l'équipe a développé plusieurs modèles pour la série Med-Gemini. Ces modèles héritent des fonctionnalités de base de Gemini et sont optimisés pour les données de radiologie 2D et 3D, d'histopathologie, d'ophtalmologie, de dermatologie et de génomique.
- IA 1332 2024-05-30 10:13:19
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- Quatre outils de programmation assistés par IA recommandés (prenant en charge le langage C#)
- Préface À cette étape de développement rapide de l'IA, un grand nombre d'outils de programmation utiles assistés par l'IA ont vu le jour. Les outils de programmation assistés par l'IA peuvent améliorer l'efficacité du développement, améliorer la qualité du code et réduire les taux de bogues. Ils constituent des assistants importants dans le processus de développement logiciel moderne. Aujourd'hui, Dayao partagera avec vous 4 outils de programmation assistés par l'IA (et tous prennent en charge le langage C#). J'espère que cela sera utile à tout le monde. Image de l'outil de programmation assistée par IA GitHubCopilotGitHubCopilot est un assistant de codage IA qui peut vous aider à écrire du code plus rapidement et avec moins d'effort, afin que vous puissiez vous concentrer davantage sur la résolution de problèmes et la collaboration. GitHubCopilot fournit des suggestions au fur et à mesure que vous codez : parfois des complétions pour la ligne actuelle, parfois des blocs de code entièrement nouveaux. Peut
- IA 872 2024-05-30 10:03:11
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- Plusieurs modèles de conception que les excellents agents doivent apprendre, vous pouvez les apprendre en une seule fois
- Bonjour à tous, je m'appelle Laodu. Hier, j'ai écouté la ville-hôpital d'IA partagée par l'Institut de recherche sur l'industrie intelligente de l'Université Tsinghua au sein de l'entreprise. Image : Il s'agit d'un monde virtuel. Tous les médecins, infirmières et patients sont des agents pilotés par LLM et peuvent interagir de manière indépendante. Ils ont simulé l’ensemble du processus de diagnostic et de traitement et ont atteint une précision de pointe de 93,06 % sur un sous-ensemble de données MedQA couvrant les principales maladies respiratoires. Un excellent agent intelligent est indissociable d’excellents modèles de conception. Après avoir lu ce cas, j'ai rapidement lu les quatre principaux modèles de conception d'agents récemment publiés par M. Andrew Ng. Andrew Ng est l'un des chercheurs les plus réputés au monde dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Ensuite, je l'ai rapidement compilé et partagé avec tout le monde. Mode 1. Réflexion
- IA 884 2024-05-30 09:44:20
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- Au-delà d'ORB-SLAM3 ! SL-SLAM : les scènes de faible luminosité, de gigue importante et de texture faible sont toutes gérées
- Écrit précédemment, nous discutons aujourd'hui de la manière dont la technologie d'apprentissage profond peut améliorer les performances du SLAM (localisation et cartographie simultanées) basé sur la vision dans des environnements complexes. En combinant des méthodes d'extraction de caractéristiques approfondies et de correspondance de profondeur, nous introduisons ici un système SLAM visuel hybride polyvalent conçu pour améliorer l'adaptation dans des scénarios difficiles tels que des conditions de faible luminosité, un éclairage dynamique, des zones faiblement texturées et une gigue importante. Notre système prend en charge plusieurs modes, notamment les configurations étendues monoculaire, stéréo, monoculaire-inertielle et stéréo-inertielle. En outre, il analyse également comment combiner le SLAM visuel avec des méthodes d’apprentissage profond pour inspirer d’autres recherches. Grâce à des expériences approfondies sur des ensembles de données publiques et des données auto-échantillonnées, nous démontrons la supériorité du SL-SLAM en termes de précision de positionnement et de robustesse du suivi.
- IA 902 2024-05-30 09:35:24
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- La carte 3D la plus détaillée du cerveau humain est publiée dans Science ! Les paramètres GPT-4 ne sont équivalents qu'à 0,2% des humains
- Le tissu cérébral humain de la taille d’une graine de sésame a une taille de synapse équivalente à un GPT-4 ! Google et Harvard se sont associés pour réaliser une modélisation à l'échelle nanométrique d'un cerveau humain partiel, et l'article a été publié dans Science. Il s’agit de la réplique la plus grande et la plus détaillée du cerveau humain à ce jour, montrant pour la première fois le réseau de connexions synaptiques du cerveau. Grâce à sa très haute résolution, la reconstruction, appelée H01, a révélé des détails inédits sur le cerveau humain. Le professeur Lichtman de l'Université Harvard, auteur correspondant du projet, a déclaré que personne n'avait jamais vu un réseau synaptique aussi complexe auparavant. Ce résultat de modélisation contribuera à mieux comprendre le fonctionnement du cerveau et inspirera de nouvelles recherches sur les fonctions cérébrales et les maladies. Il convient également de mentionner que l'étude portait sur 1 millimètre cube
- IA 710 2024-05-29 17:03:30
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- Nouvelles idées pour la quantification des grands modèles open source en octets, la précision du modèle de quantification à 2 bits est comparable à celle du fp16
- 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. E-mail de soumission : liyazhou@jiqizhixin.com ; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com À mesure que les grands modèles de langage d'apprentissage profond deviennent de plus en plus populaires, les grands modèles de langage deviennent de plus en plus grands, ce qui entraîne également une augmentation de leurs coûts d'inférence. La quantification des modèles est devenue un sujet de recherche populaire. Récemment, ByteDance a lancé une nouvelle idée de quantification, abandonnant le paradigme de quantification traditionnel.
- IA 825 2024-05-29 09:29:50
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- En passant en revue 170 algorithmes de recommandation « d'apprentissage auto-supervisé », HKU publie SSL4Rec : le code et la base de données sont entièrement open source !
- Les systèmes de recommandation sont importants pour relever le défi de la surcharge d’informations, car ils fournissent des recommandations personnalisées basées sur les préférences personnelles des utilisateurs. Ces dernières années, la technologie du deep learning a grandement favorisé le développement de systèmes de recommandation et amélioré la compréhension du comportement et des préférences des utilisateurs. Cependant, les méthodes traditionnelles d’apprentissage supervisé sont confrontées à des défis dans les applications pratiques en raison de problèmes de rareté des données, ce qui limite leur capacité à apprendre efficacement les performances des utilisateurs. Afin de surmonter ce problème, la technologie d'apprentissage auto-supervisé (SSL) est appliquée à la biomasse, qui utilise la structure intrinsèque des données pour générer des signaux de supervision et ne repose pas entièrement sur des données étiquetées. Cette approche utilise un système de recommandation capable d'extraire des informations significatives à partir de données non étiquetées et de faire des prédictions et des recommandations précises même lorsque les données sont rares. Adresse de l'article : https://
- IA 1033 2024-05-09 16:58:02
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- Le LLM est terminé ! OmniDrive : Intégration de la perception 3D et de la planification du raisonnement (la dernière version de NVIDIA)
- Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : cet article est dédié à la résolution des principaux défis des grands modèles de langage multimodaux (MLLM) actuels dans les applications de conduite autonome, c'est-à-dire le problème de l'extension des MLLM de la compréhension 2D à l'espace 3D. Cette expansion est particulièrement importante car les véhicules autonomes (VA) doivent prendre des décisions précises concernant les environnements 3D. La compréhension spatiale 3D est essentielle pour les véhicules utilitaires car elle a un impact direct sur la capacité du véhicule à prendre des décisions éclairées, à prédire les états futurs et à interagir en toute sécurité avec l’environnement. Les modèles de langage multimodaux actuels (tels que LLaVA-1.5) ne peuvent souvent gérer que des entrées d'images de résolution inférieure (par exemple) en raison des limitations de résolution de l'encodeur visuel et des limitations de la longueur de la séquence LLM. Cependant, les applications de conduite autonome nécessitent
- IA 597 2024-05-09 16:55:01
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