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  • Intégrant des données multi-omiques, le modèle de réseau neuronal graphique de l'équipe BGI, SpatialGlue, a été publié dans la sous-journal Nature
    Intégrant des données multi-omiques, le modèle de réseau neuronal graphique de l'équipe BGI, SpatialGlue, a été publié dans la sous-journal Nature
    Éditeur : KX Transcriptomique spatiale et intégration de données multi-omiques La transcriptomique spatiale est un développement majeur après la transcriptomique unicellulaire, ce qui rend l'intégration de données multi-omiques cruciale. SpatialGlue : Un modèle de réseau neuronal graphique avec un double mécanisme d'attention. Des équipes de recherche de l'Agence de Singapour pour la science, la technologie et la recherche (A*STAR), BGI et l'hôpital Renji affilié à la faculté de médecine de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont proposé un réseau neuronal graphique appelé SpatialGlue. . modèle, qui intègre des données multi-omiques via un double mécanisme d'attention pour révéler la structure histologiquement pertinente des échantillons de tissus d'une manière spatialement consciente. Avantages de SpatialGlue SpatialGlue est capable de combiner plusieurs modalités de données avec leurs contextes spatiaux respectifs. Par rapport à d'autres méthodes
    IA 531 2024-07-03 20:32:35
  • Les réseaux de neurones n'ont peut-être plus besoin de fonctions d'activation ? La normalisation des calques a également une expression non linéaire !
    Les réseaux de neurones n'ont peut-être plus besoin de fonctions d'activation ? La normalisation des calques a également une expression non linéaire !
    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 sont tous issus de l'équipe du professeur agrégé Huang Lei, de l'École d'intelligence artificielle, de l'Université de Beihang et du National Key Laboratory of Complex Critical Software Environment. Le premier auteur, Ni Yunhao, est un étudiant diplômé de première année, le deuxième auteur, Guo Yuxin, est un étudiant diplômé de troisième année, le troisième auteur, Jia Junlong, est un étudiant diplômé de deuxième année et l'auteur correspondant est Professeur agrégé Huang Lei
    IA 842 2024-07-03 14:11:33
  • Le Harbin Institute of Technology propose un cadre de raisonnement itératif innovant DPE-MNER : exploiter pleinement le potentiel de la représentation multimodale
    Le Harbin Institute of Technology propose un cadre de raisonnement itératif innovant DPE-MNER : exploiter pleinement le potentiel de la représentation multimodale
    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 L'équipe d'auteurs de cet article vient du Centre de recherche en informatique sociale et en recherche d'informations de l'Institut de technologie de Harbin. L'équipe d'auteurs est composée de : Zheng Zihao, Zhang Zihan et Wang Zexin. , Fu Ruiji, Liu Ming, Wang Zhongyuan, soldats Qin. Représentation multimodale de la reconnaissance d'entités nommées multimodales comme base pour la construction de graphes de connaissances multimodaux
    IA 467 2024-07-03 10:44:16
  • Runway et Luma se battent à nouveau ! Yann LeCun bombarde : Aussi bon que vous soyez, vous n'êtes pas un 'modèle mondial'
    Runway et Luma se battent à nouveau ! Yann LeCun bombarde : Aussi bon que vous soyez, vous n'êtes pas un 'modèle mondial'
    Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen 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. L'industrie de la vidéo IA se « bat » à nouveau ! Le 29 juin, la célèbre plateforme d'IA générative Runway a annoncé que son dernier modèle Gen-3Alpha avait commencé à tester pour certains utilisateurs. Le même jour, Luma a lancé une nouvelle fonctionnalité d’images clés et est ouverte gratuitement à tous les utilisateurs. On peut dire que "tu as un bon plan, j'ai une échelle murale"
    IA 1014 2024-07-03 09:13:06
  • Publié dans la revue Nature, le modèle topologique Transformer prédit les interactions protéine-ligand à plusieurs échelles pour faciliter le développement de médicaments.
    Publié dans la revue Nature, le modèle topologique Transformer prédit les interactions protéine-ligand à plusieurs échelles pour faciliter le développement de médicaments.
    Editeur | Radis Skin Une nouvelle application d'intelligence artificielle aidera les chercheurs à améliorer leurs capacités de développement de médicaments. Le projet, appelé TopoFormer, a été développé par une équipe interdisciplinaire dirigée par le professeur Guowei Wei du département de mathématiques de la Michigan State University. TopoFormer convertit les informations tridimensionnelles sur les molécules en données pouvant être utilisées par des modèles d'interaction médicamenteuse typiques basés sur l'IA, élargissant ainsi la capacité de ces modèles à prédire l'efficacité des médicaments. "Grâce à l'intelligence artificielle, vous pouvez rendre le développement de médicaments plus rapide, plus efficace et moins cher", a déclaré Wei, qui occupe des postes au Département de biochimie et de biologie moléculaire et au Département de génie électrique et informatique. Le professeur Wei a expliqué qu'aux États-Unis,
    IA 1063 2024-07-02 15:23:21
  • J'ai hâte de voir Q* d'OpenAI, l'arme secrète de Huawei Noah, MindStar pour explorer le raisonnement LLM, est là en premier
    J'ai hâte de voir Q* d'OpenAI, l'arme secrète de Huawei Noah, MindStar pour explorer le raisonnement LLM, est là en premier
    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 proviennent du laboratoire Arche de Noé de Huawei à Montréal, dont Kang Jikun, Li Xinze, Chen Xi, Amirreza Kazemi et Chen Boxing. L’intelligence artificielle (IA) a fait de grands progrès au cours de la dernière décennie, notamment dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
    IA 529 2024-07-02 05:01:41
  • Venir vite! Luchen Open-Sora peut collecter de la laine et vous pouvez facilement démarrer la génération de vidéos pour 10 yuans.
    Venir vite! Luchen Open-Sora peut collecter de la laine et vous pouvez facilement démarrer la génération de vidéos pour 10 yuans.
    Récemment, le domaine des modèles de génération vidéo est en plein essor, avec des vidéos basées sur Vincent, des vidéos basées sur T, etc. Cependant, malgré le grand nombre de modèles sur le marché, la plupart des gens ne peuvent toujours pas en faire l'expérience car ils n'ont pas les qualifications nécessaires pour les tests internes et ne peuvent que regarder les « modèles » et soupirer. Il n’y a pas si longtemps, nous avons parlé du modèle Open-Sora de Luchen Technology. En tant que premier modèle open source de type Sora au monde, il fonctionne non seulement bien sur plusieurs types de vidéos, mais il est également peu coûteux et accessible à tous. Est-ce que ça marche? comment utiliser? Jetons un coup d'œil à la critique de ce site. Récemment, la nouvelle version open source 1.2 d'Open-Sora peut générer des vidéos haute définition 720p d'une durée maximale de 16 secondes. L'effet vidéo officiel est le suivant : L'effet généré est vraiment incroyable. Je veux commencer et en faire l'expérience. Par rapport
    IA 841 2024-07-02 04:22:00
  • Amazon Cloud Innovation « Neural Sparse Retrieval » : seule la correspondance de texte est nécessaire pour réaliser une recherche sémantique
    Amazon Cloud Innovation « Neural Sparse Retrieval » : seule la correspondance de texte est nécessaire pour réaliser une recherche sémantique
    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 Les auteurs de cet article sont le Dr Yang Yang, responsable de l'apprentissage automatique, et les ingénieurs en apprentissage automatique Geng Zhichao et Guan Cong de l'équipe R&D d'OpenSearch China. OpenSearch est un projet de moteur de recherche et d'analyse en temps réel purement open source initié par Amazon Cloud Technology.
    IA 964 2024-07-02 02:55:57
  • Composez un programme graphique simplement en regardant un croquis dessiné à la main. Berkeley, en Californie, enseigne de nouvelles compétences aux modèles de diffusion.
    Composez un programme graphique simplement en regardant un croquis dessiné à la main. Berkeley, en Californie, enseigne de nouvelles compétences aux modèles de diffusion.
    Il s’avère que les modèles de diffusion peuvent être utilisés non seulement pour générer des images et des vidéos, mais aussi pour synthétiser de nouveaux programmes. Supposons que nous donnions au modèle un graphique en forme de « 5 » dessiné à la main, il peut modifier le programme par des mutations continues et finalement obtenir un programme capable de générer le graphique cible. Le modèle provient d'une équipe de recherche de l'Université de Californie à Berkeley, qui a proposé une nouvelle méthode de synthèse de programme utilisant un modèle de diffusion neuronale pour manipuler directement les arbres syntaxiques. La thèse 1 est celle de Shreyas Kapur, doctorant à l'école, dont le directeur est Stuart Russell, professeur d'informatique à l'école. Titre de l’article : DiffusionOnSyntaxTreesForProgramSynthesis Adresse de l’article : https://arxiv.
    IA 995 2024-07-02 01:14:04
  • En battant 25 algorithmes de conception moléculaire, Georgia Tech, l'Université de Toronto et Cornell ont proposé un grand modèle de langage MOLLEO
    En battant 25 algorithmes de conception moléculaire, Georgia Tech, l'Université de Toronto et Cornell ont proposé un grand modèle de langage MOLLEO
    Auteur | Editeur Wang Haorui, Georgia Institute of Technology | ScienceAI La découverte moléculaire, en tant que problème d'optimisation, pose des défis informatiques importants car ses objectifs d'optimisation peuvent ne pas être différenciables. Les algorithmes évolutionnaires (EA) sont couramment utilisés pour optimiser les cibles de la boîte noire dans la découverte moléculaire en traversant l'espace chimique par mutation aléatoire et croisement, mais cela entraîne une évaluation de cible étendue et coûteuse. Dans ce travail, des chercheurs du Georgia Institute of Technology, de l'Université de Toronto et de l'Université Cornell ont collaboré pour proposer une optimisation évolutive améliorée du langage moléculaire (MOLLEO) en intégrant de grands modèles de langage (LLM) pré-entraînés avec des connaissances chimiques dans des algorithmes évolutifs. améliorant considérablement les capacités d’optimisation moléculaire des algorithmes évolutifs. L’étude s’intitule « EfficientEvolutionarySearc »
    IA 1208 2024-07-02 01:07:36
  • ICML 2024 | Le grand modèle de langage facilite les tâches de détection de non-distribution basées sur CLIP
    ICML 2024 | Le grand modèle de langage facilite les tâches de détection de non-distribution basées sur CLIP
    Les modèles d'apprentissage automatique peuvent afficher des performances supérieures lorsque les distributions des ensembles de données de formation et de test sont les mêmes. Cependant, dans un environnement de monde ouvert, les modèles rencontrent souvent des échantillons hors distribution (OOD) qui peuvent rendre le modèle imprévisible et les conséquences des erreurs peuvent être fatales, en particulier dans des scénarios à haut risque tels que la conduite autonome. [1,2]. Par conséquent, la détection OOD est cruciale pour garantir la fiabilité des modèles d’apprentissage automatique lors d’un déploiement réel. La plupart des méthodes de détection OOD [1, 3] peuvent détecter efficacement les échantillons OOD sur la base de classificateurs en distribution (ID) bien entraînés. Couru
    IA 547 2024-07-01 23:29:18
  • ICML 2024 Spotlight | Le réalignement du décodage rend les modèles de langage moins hallucinatoires et plus cohérents avec les préférences humaines
    ICML 2024 Spotlight | Le réalignement du décodage rend les modèles de langage moins hallucinatoires et plus cohérents avec les préférences humaines
    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 Cet article présente un article sur la recherche sur l'alignement des modèles de langage, qui a été réalisé par des doctorants de trois universités de Suisse, du Royaume-Uni et de France, ainsi que par des chercheurs de Google DeepMind et Recherche Google. Parmi eux, l'auteur correspondant Ti
    IA 498 2024-07-01 22:09:56
  • Les développeurs sont ravis ! La dernière version de Meta du compilateur LLM atteint une efficacité de réglage automatique de 77 %
    Les développeurs sont ravis ! La dernière version de Meta du compilateur LLM atteint une efficacité de réglage automatique de 77 %
    Meta a développé un formidable LLMCompiler pour aider les programmeurs à écrire du code plus efficacement. Hier, les trois grands géants de l'IA OpenAI, Google et Meta se sont associés pour publier les derniers résultats de recherche de leurs propres grands modèles - OpenAI a lancé CriticGPT, un nouveau modèle spécialement conçu pour trouver des bugs basés sur la formation GPT-4, Google a open source le Les versions 9B et 27B de Gemma2 et Meta ont développé une dernière percée en matière d'intelligence artificielle - LLMCompiler. Il s'agit d'un ensemble puissant de modèles open source conçus pour optimiser le code et révolutionner la conception des compilateurs. Cette innovation a le potentiel de changer la façon dont les développeurs abordent l'optimisation du code, la rendant plus rapide, plus efficace et plus économique.
    IA 1242 2024-07-01 18:16:39
  • 30 fois plus efficace que les méthodes traditionnelles, le modèle d'apprentissage profond Transformer de l'équipe de l'Académie chinoise des sciences prédit les sites d'interaction sucre-protéine
    30 fois plus efficace que les méthodes traditionnelles, le modèle d'apprentissage profond Transformer de l'équipe de l'Académie chinoise des sciences prédit les sites d'interaction sucre-protéine
    Les sucres sont les substances organiques les plus abondantes dans la nature et sont essentiels à la vie. Comprendre comment les glucides régulent les protéines au cours des processus physiologiques et pathologiques peut offrir la possibilité de répondre à des questions biologiques clés et de développer de nouveaux traitements. Cependant, la diversité et la complexité des molécules de sucre posent un défi pour identifier expérimentalement les sites de liaison et d’interaction sucre-protéine. Ici, une équipe de l'Académie chinoise des sciences a développé DeepGlycanSite, un modèle d'apprentissage profond capable de prédire avec précision les sites de liaison du sucre sur une structure protéique donnée. DeepGlycanSite intègre les caractéristiques géométriques et évolutives des protéines dans un réseau neuronal à graphes équivariants profonds avec une architecture Transformer. Ses performances dépassent considérablement les méthodes avancées précédentes et peuvent prédire efficacement.
    IA 955 2024-07-01 15:17:50
  • Plus de 300 études connexes, les derniers articles de synthèse sur l'édition d'images multimodales de l'Université de Fudan et de l'Université technologique de Nanyang
    Plus de 300 études connexes, les derniers articles de synthèse sur l'édition d'images multimodales de l'Université de Fudan et de l'Université technologique de Nanyang
    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 Shuai Xincheng, le premier auteur de cet article, étudie actuellement pour un doctorat au laboratoire FVL de l'université de Fudan et est diplômé de l'université Jiao Tong de Shanghai avec un baccalauréat. Ses principaux intérêts de recherche incluent le montage d’images et de vidéos et l’apprentissage multimodal. Introduction Cet article propose une approche unifiée pour résoudre les tâches d'édition générales.
    IA 509 2024-06-29 06:14:41

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