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  • Appel à communications et défi lancés pour l'atelier ICML 2024 sur l'IA pour les mathématiques !
    Appel à communications et défi lancés pour l'atelier ICML 2024 sur l'IA pour les mathématiques !
    ICML2024, atelier AIforMathWorkshop sur le raisonnement mathématique de l'IA en langage formel et naturel Heure : 26 et 27 juillet 2024 Lieu : Vienne, Autriche. Organisé simultanément sur place et en ligne. Page d'accueil de l'atelier : https://sites.google.com/view/ai4mathworkshopicml2024/ Le raisonnement mathématique est la partie la plus difficile et la plus profonde de l'intelligence humaine. Dans le processus de développement du raisonnement mathématique, les humains ont résumé divers langages formels, capables de décrire strictement des problèmes mathématiques et des processus de preuve. Ces dernières années, les algorithmes d’apprentissage automatique et les modèles de langage à grande échelle se rapprochent progressivement, voire dépassent, les performances humaines dans certains raisonnements mathématiques.
    IA 650 2024-07-18 05:36:50
  • Meta développe la technologie de distillation System 2 et la précision des tâches du modèle de dialogue Llama 2 est proche de 100 %
    Meta développe la technologie de distillation System 2 et la précision des tâches du modèle de dialogue Llama 2 est proche de 100 %
    Les chercheurs ont déclaré que si la distillation du System2 pouvait devenir une caractéristique importante des futurs systèmes d’IA à apprentissage continu, elle pourrait encore améliorer les performances des tâches d’inférence là où le System2 ne fonctionne pas aussi bien. Lorsqu'il s'agit de stratégies de grands modèles de langage (LLM), il en existe généralement deux types, l'un est le Système 1 immédiat (réponse rapide) et l'autre est le Système 2 (pensée lente). Là où le raisonnement System2 favorise la pensée réfléchie, la pensée intermédiaire générative permet au modèle (ou à l'humain) de raisonner et de planifier afin de mener à bien une tâche ou de répondre aux instructions. Dans le raisonnement du Système 2, une activité mentale intense est requise, en particulier dans les situations où le Système 1 (pensée plus automatique) peut mal tourner. Par conséquent, System1 est
    IA 921 2024-07-18 05:07:20
  • Pour répondre directement aux besoins réels en AGI de la partie A, le Forum de développement de l'intégration de l'industrie de l'autonomisation de l'intelligence artificielle s'est tenu avec succès.
    Pour répondre directement aux besoins réels en AGI de la partie A, le Forum de développement de l'intégration de l'industrie de l'autonomisation de l'intelligence artificielle s'est tenu avec succès.
    Le 6 juillet, le « Forum de développement de l'intégration de l'industrie de l'autonomisation de l'industrie de l'autonomisation de l'intelligence artificielle WAIC 2024 » s'est tenu en grande pompe au Centre des expositions et des congrès de l'Exposition universelle. Le sujet principal de ce forum est de discuter des questions liées à l'intelligence artificielle favorisant la nouvelle industrialisation et favorisant le développement de l'intégration industrielle, y compris les discours des dirigeants, les cérémonies de signature, les discours d'ouverture, la publication des exigences des scénarios d'intelligence artificielle pour les entreprises centrales et publiques, et tables rondes. De nombreuses entreprises d'État centrales et des domaines de l'intelligence artificielle ont participé, notamment l'Institut de recherche sur le développement de l'industrie de l'information électronique de Chine, l'Institut de recherche mobile de Chine, Sinopec Shengli Oilfield, State Grid Customer Service Center, China Power Yuchuang, China Southern Power Grid Digital Grid Group, Institut Damo, Baidu Smart Cloud, Innovation Qizhi, etc. Les invités participant à la conférence se sont concentrés sur la pratique d'application de l'intelligence artificielle dans différents domaines, le développement et l'application de grands modèles, ainsi que l'exploitation et la maintenance intelligentes.
    IA 492 2024-07-18 03:14:57
  • Comment les spécialistes du marketing AIGC à la mode peuvent - ils parvenir à une situation gagnant - gagnant entre « Lizi » et « Face » ?
    Comment les spécialistes du marketing AIGC à la mode peuvent - ils parvenir à une situation gagnant - gagnant entre « Lizi » et « Face » ?
    Innovation et sécurité de la technologie AIGC dans le domaine du marketing Au cours de l'année écoulée, la technologie de l'IA a déclenché une vague de changement dans tous les domaines. Le milieu du marketing, qui a toujours été « à la mode », a été le premier à adopter la technologie AIGC. Des données pertinentes montrent qu'en 2023, près de la moitié des annonceurs chinois appliqueront la technologie AIGC dans leurs activités de marketing en ligne, et plus de 90 % de ces applications se concentrent sur la création de contenu et le développement créatif. Ce nouveau modèle de publicité et de marketing axé sur la technologie prend progressivement forme, offrant aux annonceurs davantage de possibilités de réduire leurs coûts et d'accroître leur efficacité. Cependant, si la technologie AIGC est très utilisée dans le domaine du marketing, elle présente également de nombreux défis. Par exemple, la technologie AIGC peut entraîner des risques de contenu lors de la génération de supports marketing, et des activités marketing fortement investies peuvent accidentellement servir de robe de mariée à des produits illégaux. Donc,
    IA 786 2024-07-18 01:41:21
  • ICML 2024 | Points de contrôle de dégradé trop lents ? Sans ralentir ni économiser la mémoire vidéo, LowMemoryBP améliore considérablement l'efficacité de la mémoire vidéo de rétro-propagation
    ICML 2024 | Points de contrôle de dégradé trop lents ? Sans ralentir ni économiser la mémoire vidéo, LowMemoryBP améliore considérablement l'efficacité de la mémoire vidéo de rétro-propagation
    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 Le premier auteur de cet article est Yang Yuchen, étudiant en deuxième année de maîtrise à l'École de statistique et de science des données de l'Université de Nankai, et son conseiller est le professeur agrégé Xu Jun. à l'École de statistique et de science des données de l'Université de Nankai. Les recherches de l’équipe du professeur Xu Jun portent sur la vision par ordinateur, l’IA générative et l’apprentissage automatique efficace.
    IA 679 2024-07-18 01:39:51
  • 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
    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 588 2024-07-18 00:17:51
  • Ces fonctionnalités rendent l'application de bureau ChatGPT meilleure que le site Web
    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 1166 2024-07-17 22:50:21
  • 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.
    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 999 2024-07-17 22:02:05
  • 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
    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 1081 2024-07-17 18:37:10
  • Exploration et pratique des grands modèles de télédétection multimodaux, Wang Jian, responsable des grands modèles de télédétection d'Ant Group, apporte une interprétation approfondie
    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 676 2024-07-17 18:03:14
  • Quark met à niveau « Super Search Box » et lance un service d'IA unique centré sur la recherche d'IA
    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 537 2024-07-17 17:43:33
  • Outils et conseils d'IA essentiels pour chaque étudiant
    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 1133 2024-07-17 16:49:04
  • Changer complètement le modèle de langage : la nouvelle architecture TTT surpasse le Transformer, et le modèle ML remplace l'état caché RNN
    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 525 2024-07-17 16:08:17
  • Article à auteur unique, Google propose des millions de mélanges experts, dépassant le feedforward dense et le MoE clairsemé
    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 571 2024-07-17 14:34:17
  • 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.
    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 1218 2024-07-17 10:14:38

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