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- Revoir! Résumer de manière exhaustive le rôle important des modèles de base dans la promotion de la conduite autonome
- Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : Récemment, avec le développement et les percées de la technologie d'apprentissage profond, les modèles de base à grande échelle (Foundation Models) ont obtenu des résultats significatifs dans les domaines du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. L’application de modèles de base à la conduite autonome présente également de grandes perspectives de développement, susceptibles d’améliorer la compréhension et le raisonnement des scénarios. Grâce à une pré-formation sur un langage riche et des données visuelles, le modèle de base peut comprendre et interpréter divers éléments des scénarios de conduite autonome et effectuer un raisonnement, fournissant ainsi un langage et des commandes d'action pour piloter la prise de décision et la planification. Le modèle de base peut être constitué de données enrichies d'une compréhension du scénario de conduite afin de fournir les rares caractéristiques réalisables dans les distributions à longue traîne qui sont peu susceptibles d'être rencontrées lors d'une conduite de routine et d'une collecte de données.
- IA 1128 2024-06-11 17:29:58
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- Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
- Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
- IA 1140 2024-06-11 15:57:20
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- Révélant 100 ans de désoxygénation des océans mondiaux, l'Université Jiao Tong de Shanghai utilise l'intelligence artificielle pour reconstruire « l'océan suffocant », a inclus l'ICML
- Auteur | Lu Bin, Han Luyu L'oxygène marin dissous est un facteur clé dans le maintien du fonctionnement des écosystèmes marins. Sous l'impact du réchauffement climatique et des activités humaines, l'océan a montré une tendance à la désoxygénation ces dernières années. L'océan de plus en plus étouffant a de graves conséquences sur le développement de la pêche, la régulation du climat et d'autres aspects. Récemment, l'équipe des professeurs Wang Xinbing et Gan Xiaoying de l'École d'information électronique et de génie électrique de l'Université Jiao Tong de Shanghai, ainsi que l'académicien Zhang Jing, le professeur Zhou Lei et le professeur agrégé Zhou Yuntao de l'École d'océanographie de Shanghai Jiao Tong. University, ont proposé conjointement un modèle d'apprentissage en profondeur OxyGenerator piloté par des données rares d'observation des océans. Pour la première fois, les données mondiales centenaires sur l’oxygène dissous dans les océans de 1920 à 2023 ont été reconstruites, et les performances de reconstruction ont largement dépassé les résultats de la série CMIP6 de modèles numériques dominés par l’expérience des experts. Résultats de la recherche "Bœuf
- IA 383 2024-06-11 12:04:58
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- Bâtiment intelligent : détection des défauts des murs extérieurs des bâtiments basée sur YOLOv7
- 01 Résumé des perspectives Les méthodes actuelles basées sur l'apprentissage profond sont confrontées à certains défis en termes de vitesse de reconnaissance et de complexité des modèles. Afin de garantir la précision et la rapidité de détection des défauts des murs extérieurs des bâtiments, nous avons étudié une méthode YOLOv7 améliorée nommée BFD-YOLO. Premièrement, le module ELAN d'origine dans YOLOv7 est remplacé par le module léger MobileOne pour réduire le nombre de paramètres et augmenter la vitesse d'inférence. Deuxièmement, un module d'attention coordonnée est ajouté au modèle pour améliorer les capacités d'extraction de fonctionnalités. Ensuite, SCYLLA-IoU est utilisé pour accélérer la détection et augmenter le rappel du modèle. Enfin, nous avons étendu l'ensemble de données ouvert et construit un ensemble de données sur les dommages aux façades de bâtiments comprenant trois défauts typiques. BFD-YOLO est basé sur
- IA 535 2024-06-11 12:01:31
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- GPT-4o et SQL : dans quelle mesure un grand modèle est-il capable de modifier sa propre architecture ?
- Auteur | Compilé par David Eastman | Produit par Noah | 51CTO Technology Stack (ID WeChat : blog51cto) Bien qu'aucun grand modèle de langage (LLM) n'ait conduit un vélo, ils comprennent clairement le rôle du comportement de conduite dans le domaine du transport humain. Ils sont similaires à ce que les développeurs de logiciels fournissent comme une sorte de connaissances sémantiques du monde réel combinées à une compréhension du monde technique. Nous l'avons clairement vu dans un article récent dans lequel nous avons pu générer un schéma SQL simple pour l'édition d'un livre simplement en le décrivant en langage naturel. Même si j'étais satisfait des performances du schéma de création Llama3, un collègue de mes précédents jours chez Oracle a souligné que le schéma de publication de livres était un exemple assez familier.
- IA 1179 2024-06-11 09:56:49
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- La version Kuaishou de Sora 'Ke Ling' est ouverte aux tests : génère plus de 120 s de vidéo, comprend mieux la physique et peut modéliser avec précision des mouvements complexes
- Quoi? Zootopie est-elle concrétisée par l’IA domestique ? Avec la vidéo est exposé un nouveau modèle de génération vidéo domestique à grande échelle appelé « Keling ». Sora utilise une voie technique similaire et combine un certain nombre d'innovations technologiques auto-développées pour produire des vidéos qui comportent non seulement des mouvements larges et raisonnables, mais qui simulent également les caractéristiques du monde physique et possèdent de fortes capacités de combinaison conceptuelle et d'imagination. Selon les données, Keling prend en charge la génération de vidéos ultra-longues allant jusqu'à 2 minutes à 30 ips, avec des résolutions allant jusqu'à 1080p, et prend en charge plusieurs formats d'image. Un autre point important est que Keling n'est pas une démo ou une démonstration de résultats vidéo publiée par le laboratoire, mais une application au niveau produit lancée par Kuaishou, un acteur leader dans le domaine de la vidéo courte. De plus, l'objectif principal est d'être pragmatique, de ne pas faire de chèques en blanc et de se mettre en ligne dès sa sortie. Le grand modèle de Ke Ling est déjà sorti à Kuaiying.
- IA 882 2024-06-11 09:51:48
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- L'histoire intérieure de l'algorithme de recherche de Google a été révélée et 2 500 pages de documents avec de vrais noms ont été divulgués ! Les mensonges du classement de recherche dévoilés
- Récemment, 2 500 pages de documents internes de Google ont été divulguées, révélant le fonctionnement de la recherche, « l’arbitre le plus puissant d’Internet ». Le co-fondateur et PDG de SparkToro est une personne anonyme. Il a publié un article de blog sur son site Web personnel, affirmant qu'« une personne anonyme a partagé avec moi des milliers de pages de documentation divulguée sur l'API de recherche Google que tout le monde dans le domaine du référencement devrait lire ». ! "Depuis de nombreuses années, RandFishkin est le principal porte-parole dans le domaine du SEO (Search Engine Optimization, optimisation des moteurs de recherche), et il a proposé le concept d'« autorité de site Web » (DomainRating). Puisqu'il est très respecté dans ce domaine, RandFishkin
- IA 1070 2024-06-11 09:14:23
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- L'IA prédit les conditions météorologiques extrêmes 5 000 fois plus vite ! Microsoft lance Aurora pour prédire les tempêtes mondiales avec les yeux de l'IA
- Depuis le début de l'histoire de l'humanité, les humains sont obsédés par la prévision du temps et le déchiffrement du « langage du ciel » de diverses manières. Nous avons progressivement découvert que la végétation et les nuages semblent être liés à la météo. besoins des êtres humains pour la production, mais aussi à cause des besoins humains. Le besoin de chanter au vent fort et de réciter de la poésie au clair de lune. Le Storm Singer dans « A Song of Ice and Fire » prédit le temps et les tempêtes en chantant et en psalmodiant, et les gens fantasment également sur le super pouvoir de « changer le temps ». Récemment, les experts météorologiques et les prévisions météorologiques ont clairement indiqué que nous sommes toujours incapables d’échapper à l’expérience incarnée et au monde physique, mais aujourd’hui, l’IA est en train de changer cela. Contenu de mise au point : Microsoft a publié Aurora, le premier modèle atmosphérique de base à grande échelle, capable d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions, faisant preuve d'une précision et d'une efficacité étonnantes.
- IA 868 2024-06-11 09:07:29
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- Robin Li parle de l'IA en Europe : je suis plus intéressé par les super applications que par GPT-5
- La plus grande différence entre Zhonggu AI et l’Occident réside dans l’application. Il existe des centaines de modèles de base en Chine, mais les gens discutent de plus en plus de ce que sont les super applications à l'ère de l'IA. Les applications sont à l’origine du développement rapide de l’IA. Les progrès dans le domaine des applications peuvent promouvoir l’innovation dans les modèles de base et contribuer à accélérer la transition de l’ère Internet à l’ère de l’intelligence artificielle. Lors du forum principal du « Gala du Festival européen du printemps de l'IA », Robin Li a fait sa dernière apparition. En tant que seul entrepreneur chinois invité à la conférence, il a une fois de plus « parlé » au nom de l'IA chinoise. Le nom complet de cette conférence qui se tient à Paris, en France, est « Salon européen de l'innovation scientifique et technologique » (Viva Technology), qui est l'un des plus grands événements technologiques en Europe. Outre Robin Li, les intervenants participant cette année incluent Yoshua Be, lauréat du prix Musk et Turing.
- IA 602 2024-06-10 22:55:23
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- Analyse multifonctionnelle de l'ARN, le modèle de langage ARN de l'équipe Baidu basé sur Transformer est publié dans la sous-journal Nature
- Les modèles linguistiques pré-entraînés de base de Radis se sont révélés très prometteurs dans l'analyse des séquences nucléotidiques, mais l'utilisation d'un seul ensemble de poids pré-entraînés pour obtenir des modèles multifonctionnels qui fonctionnent bien dans différentes tâches reste difficile. Les équipes du Baidu Big Data Lab (BDL) et de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont développé RNAErnie, un modèle de pré-formation centré sur l'ARN basé sur l'architecture Transformer. Les chercheurs ont évalué le modèle sur sept ensembles de données et cinq tâches, démontrant la supériorité de RNAErnie dans l'apprentissage supervisé et non supervisé. RNAErnie a dépassé la ligne de base, améliorant la précision de la classification de 1,8 %, la précision de la prédiction des interactions de 2,2 % et le score F1 de la prédiction de la structure de 3,3 %.
- IA 669 2024-06-10 22:21:12
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- Transparent! Comment choisir le bon algorithme d'apprentissage automatique
- Considérations relatives à la sélection de l'algorithme Le choix du bon algorithme d'apprentissage automatique pour la tâche implique plusieurs facteurs, dont chacun peut avoir un impact significatif sur la décision finale. Voici quelques aspects à garder à l'esprit lors du processus de prise de décision : 1. Taille et qualité de l'ensemble de données : les algorithmes d'apprentissage automatique varient dans leurs exigences en matière de données d'entrée. Certains algorithmes fonctionnent bien avec de petits ensembles de données, tandis que d’autres fonctionnent bien avec de grands ensembles de données. De plus, l'exactitude, l'exhaustivité et la représentativité des données sont également 1. Caractéristiques de l'ensemble de données Les caractéristiques de l'ensemble de données sont cruciales pour la sélection de l'algorithme. Des facteurs tels que la taille de l'ensemble de données, les types d'éléments de données qu'il contient et le fait que les données soient structurées ou non sont tous des facteurs clés. Imaginez appliquer des algorithmes pour données structurées à des problèmes de données non structurées. Vous n’irez probablement pas très loin ! Les grands ensembles de données nécessitent
- IA 880 2024-06-10 22:18:30
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- Utilisez NVIDIA Riva pour déployer rapidement des services d'IA vocale chinoise au niveau de l'entreprise, puis les optimiser et les accélérer.
- 1. Présentation de Riva 1. PrésentationRiva est un SDK lancé par NVIDIA pour les services SpeechAI en temps réel. Il s'agit d'un outil hautement personnalisable qui utilise l'accélération GPU. De nombreux modèles pré-entraînés sont fournis sur NGC. Ces modèles sont prêts à l'emploi et peuvent être déployés directement à l'aide des solutions ASR et TTS fournies par Riva. Afin de répondre aux besoins de domaines spécifiques ou de développer des fonctionnalités personnalisées, les utilisateurs peuvent également utiliser NeMo pour recycler ou affiner ces modèles. Cela améliore encore les performances du modèle et le rend plus adaptable aux besoins des utilisateurs. Riva+Skills est un outil hautement personnalisable qui exploite la reconnaissance vocale en temps réel accélérée par GPU
- IA 1148 2024-06-10 21:57:48
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- Super fort! Les dix meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique que vous devez connaître
- 1. Régression linéaire La régression linéaire est l'un des algorithmes d'apprentissage automatique les plus simples et les plus largement utilisés pour la modélisation prédictive. Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour prédire la valeur d'une variable dépendante en fonction d'une ou plusieurs variables indépendantes. L’essentiel de la définition de la régression linéaire est d’adapter un modèle linéaire aux données observées. Un modèle linéaire est représenté par l'équation suivante : où est la variable dépendante (la variable que nous voulons prédire) est la variable indépendante (la variable que nous utilisons pour faire la prédiction) est la pente de la droite est l'ordonnée à l'origine (la intersection de la ligne et de l'axe y) Régression linéaire L'algorithme consiste à trouver la ligne la mieux ajustée à travers les points de données. Cela se fait généralement en minimisant la différence au carré entre les valeurs observées et prédites. Erreur quadratique moyenne (MSE) métrique d'évaluation : la moyenne des carrés des erreurs de mesure. Plus la valeur est basse, mieux c'est. R carré : signifie que la racine
- IA 1004 2024-06-10 21:53:52
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- L'IA utilisée | Utilisez Kimi pour rédiger des textes 'fous', avec plus de 100 000 articles
- Rédacteur du rapport sur la puissance des machines : Wenhua 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. De nos jours, pour capter le trafic, tout le monde s’inquiète jusqu’à la calvitie. Aujourd'hui, découvrons la façon dont Amway génère du trafic : utilisez l'IA pour rédiger des textes « fous » pour les comptes publics et obtenez plus de 100 000 par article. Ce type de compte public de rédaction a une routine à suivre : 1. Un titre intéressant 2. Une rédaction qui semble avoir une maladie grave 3. Quelques images qui peuvent être curatives ou amusantes Ceci utilise A.
- IA 1129 2024-06-10 21:22:30
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- En plus du RAG, il existe cinq façons d'éliminer l'illusion des grands modèles
- Produit par 51CTO Technology Stack (ID WeChat : blog51cto) Il est bien connu que le LLM peut produire des hallucinations, c'est-à-dire générer des informations incorrectes, trompeuses ou dénuées de sens. Il est intéressant de noter que certaines personnes, comme Sam Altman, PDG d’OpenAI, considèrent l’imagination de l’IA comme de la créativité, tandis que d’autres pensent que l’imagination peut aider à faire de nouvelles découvertes scientifiques. Dans la plupart des cas, cependant, il est crucial de fournir la bonne réponse, et les hallucinations ne sont pas une caractéristique mais un défaut. Alors, comment réduire l’illusion du LLM ? Contexte long ? CHIFFON? Réglage fin? En fait, les LLM à contexte long ne sont pas infaillibles, les RAG de recherche vectorielle ne sont pas satisfaisants et le réglage fin comporte ses propres défis et limites. En voici quelques-uns qui peuvent être utilisés
- IA 1511 2024-06-10 20:25:51
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