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- Le dernier chef-d'œuvre du MIT : utiliser GPT-3.5 pour résoudre le problème de la détection des anomalies des séries chronologiques
- Aujourd'hui, j'aimerais vous présenter un article publié par le MIT la semaine dernière, utilisant GPT-3.5-turbo pour résoudre le problème de la détection des anomalies des séries chronologiques et vérifiant dans un premier temps l'efficacité du LLM dans la détection des anomalies des séries chronologiques. Il n'y a pas de réglage fin dans l'ensemble du processus et GPT-3.5-turbo est utilisé directement pour la détection des anomalies. Le cœur de cet article est de savoir comment convertir des séries temporelles en entrées pouvant être reconnues par GPT-3.5-turbo et comment concevoir. des invites ou des pipelines pour laisser LLM résoudre la tâche de détection des anomalies. Permettez-moi de vous présenter une introduction détaillée à ce travail. Titre de l'article image : Largelangagemodelscanbezero-shotanomalydete
- IA 560 2024-06-08 18:09:01
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- Lors de la conférence Microsoft Build, Fabric, PostgreSQL et Cosmos DB ont reçu des améliorations en matière d'IA
- Microsoft a récemment publié une soixantaine d'annonces lors de sa conférence Build, notamment de nouvelles fonctionnalités d'intelligence artificielle pour ses produits de gestion de bases de données cloud. Fabric, la plateforme de données unifiée de l'entreprise lancée l'année dernière, en est l'un des principaux bénéficiaires. Un kit de développement de charge de travail (Workload Development Kit), actuellement en préversion, peut être utilisé pour étendre les applications dans Fabric. FabricDataSharing est une nouvelle fonctionnalité qui gère les données en temps réel entre les utilisateurs et les applications. Il comprend une interface de programmation d'application pour accéder aux données stockées dans des sources externes. De nouvelles capacités d'automatisation (Automation) simplifient les tâches répétitives. L'ensemble du système Fusion est un tout nouveau RESTfu
- IA 1016 2024-06-08 17:46:24
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- Les dernières nouvelles de l'Université de Californie ! CarDreamer : une plateforme open source complète et flexible pour tester les algorithmes de conduite autonome
- Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Afin de naviguer en toute sécurité dans des scénarios complexes du monde réel, les véhicules autonomes doivent être capables de s'adapter à diverses conditions routières et de prédire les événements futurs. L'apprentissage par renforcement (RL) basé sur des modèles mondiaux est apparu comme une approche prometteuse pour y parvenir en apprenant et en prédisant la dynamique complexe de divers environnements. Cependant, il n’existe pas actuellement de plateforme accessible pour former et tester de tels algorithmes dans des environnements de conduite complexes. Pour combler cette lacune, CarDreamer est présenté ici, la première plateforme d'apprentissage open source conçue spécifiquement pour développer et évaluer des algorithmes de conduite autonome basés sur des modèles mondiaux. Il contient trois composants clés : 1 %) Backbone du modèle mondial (WM) : CarDreamer intègre certains
- IA 1144 2024-06-08 16:57:52
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- L'ordre du jour de la Conférence sur les sources intelligentes 2024 dévoilé : modèle génératif
- Du 14 au 15 juin 2024, la 6e conférence sur les sources intelligentes de Pékin se tiendra dans une combinaison de hors ligne et en ligne. Le lieu hors ligne sera situé au centre de conférence national indépendant de la zone de démonstration de l'innovation de Zhongguancun. La conférence Zhiyuan 2024 rassemble une fois de plus des chercheurs exceptionnels de l'année avec une perspective mondiale pour échanger de nouvelles idées, explorer de nouvelles idées et explorer de nouvelles frontières. Les canaux d'inscription sont désormais officiellement ouverts. Compte à rebours avant la conférence Zhiyuan de Pékin : Forum sur les modèles génératifs de 11 jours | 15 juin après-midi La modélisation fonctionnelle générative est l'un des paradigmes de base de l'intelligence artificielle et une étape importante vers l'intelligence artificielle générale. Avec le développement rapide des méthodes de modélisation générative et la croissance rapide de l'échelle des modèles, l'intelligence artificielle générative représentée par des modèles autorégressifs et des modèles de probabilité de diffusion (tels que les séries GPT, Sora, StableD
- IA 541 2024-06-08 16:08:31
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- Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
- " sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
- IA 1005 2024-06-08 13:00:10
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- CVPR\'24 Oral | Un regard sur la vie passée et présente du détecteur de nuages de points purs et clairsemés SAFDNet !
- Écrit ci-dessus et la compréhension personnelle de l'auteur est que la détection d'objets de nuages de points 3D est cruciale pour la perception de la conduite autonome. Comment apprendre efficacement les représentations de caractéristiques à partir de données de nuages de points clairsemées est un défi clé dans le domaine de la détection d'objets de nuages de points 3D. Dans cet article, nous présenterons le HEDNet publié par l'équipe dans NeurIPS2023 et SAFDNet dans CVPR2024. HEDNet se concentre sur la résolution du problème selon lequel les réseaux neuronaux convolutionnels clairsemés existants sont difficiles à capturer les dépendances entre les fonctionnalités longue distance, alors que SAFDNet est un réseau pur. basé sur HEDNet. Dans la détection d'objets de nuages de points, les méthodes traditionnelles s'appuient souvent sur des extracteurs de caractéristiques conçus à la main, qui ont une efficacité limitée lors du traitement de données de nuages de points clairsemées. Ces dernières années, sur la base de
- IA 616 2024-06-08 12:25:22
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- Tencent Hunyuan lance une bibliothèque d'accélération open source, réduisant le temps de génération d'images de 75 %
- Le 8 juin, Tencent a publié une bibliothèque d'accélération pour le grand modèle open source généré par texte Hunyuan de Tencent pour la génération de graphiques (appelé modèle Hunyuan DiT), qui améliore considérablement l'efficacité du raisonnement et réduit le temps de génération de graphiques de 75 %. Le seuil d’utilisation du modèle Hunyuan DiT a également été considérablement réduit. Les utilisateurs peuvent utiliser les capacités du modèle graphique Tencent Hunyuan Wensheng basées sur l'interface graphique de ComfyUI. Dans le même temps, le modèle Hunyuan DiT a été déployé dans la bibliothèque de modèles généraux HuggingFaceDiffusers. Les utilisateurs peuvent appeler le modèle Hunyuan DiT avec seulement trois lignes de code sans télécharger la bibliothèque de codes d'origine. Précédemment, Tencent a annoncé que le modèle de génération de texte Hunyuan avait été entièrement mis à niveau et open source, et pouvait être utilisé par les entreprises et les développeurs individuels pour un usage commercial gratuit. Il s’agit du premier diagramme de génération de texte d’architecture DiT native chinoise open source du secteur.
- IA 1150 2024-06-08 12:12:11
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- Prend en charge la saisie de 380 000 mots à la fois ! Tencent Hunyuan lance un modèle d'articles longs de 256 000, ouvert aux entreprises et aux développeurs individuels via Tencent Cloud
- La technologie de l’IA sur grands modèles devient une force clé dans la promotion du développement d’une productivité de haute qualité et joue un rôle important dans l’intégration avec des milliers d’industries. Le grand modèle Hunyuan de Tencent a étendu le modèle à une échelle de paramètres de plusieurs milliards de dollars en adoptant une structure de modèle expert mixte (MoE), augmentant ainsi la capacité du « cerveau » à améliorer les performances de prédiction tout en réduisant les coûts d'inférence. En tant que modèle général, Tencent Hunyuan est à la pointe de l'industrie en termes de performances chinoises, notamment en matière de génération de texte, de logique mathématique et de dialogue à plusieurs tours. Récemment, Tencent Hunyuan Large Model a officiellement publié le modèle de texte long de 256 000 et l'a ouvert à la majorité des entreprises et des développeurs individuels via Tencent Cloud pour prendre en charge un plus large éventail d'innovations et d'applications. La version du modèle Tencent Hunyuan 256k a la capacité de traiter des textes ultra longs de plus de 380 000 caractères.
- IA 426 2024-06-08 11:11:19
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- Le premier atelier de supervision de services intelligents de l'IEEE ICWS lance désormais un appel à candidatures !
- IEEEICWS (IEEE International Conference on Web Services), la conférence internationale du World Wide Web de l'IEEE, se tiendra à Shenzhen, en Chine, du 7 au 13 juillet 2024 ! ICWS est un forum international CCF-B qui vise à échanger les derniers progrès fondamentaux dans les dernières technologies et pratiques de services en réseau, à identifier les sujets de recherche émergents et à définir l'avenir des services en réseau. SRG est le premier atelier de l'IEEEICWS axé sur la supervision des services intelligents. Lien de soumission : https://icws.conferences.computer.org/2024/srg-workshop/SRG Numéro d'introduction
- IA 368 2024-06-08 09:14:09
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- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale ? savez-vous?
- Picture Picture Picture Picture Picture L'intelligence artificielle étroite, correspondant à l'anglais ArtificialNarrowIntelligence, appelée ANI, est également appelée intelligence artificielle spécifique à une tâche. La technologie intelligente a été largement utilisée pour accomplir diverses tâches spécifiques, telles que la conduite intelligente, la reconnaissance faciale, AlphaGo, la peinture IA, les modèles de langage naturel, etc., qui appartiennent toutes à la catégorie des technologies intelligentes. Les images ont dépassé l'intelligence artificielle et ont naturellement une intelligence plus élevée dans un domaine spécifique, mais elles ne se limitent qu'à ce domaine. Par exemple, vous n'avez aucun moyen de faire jouer un modèle de peinture IA à Go avec vous, aucun moyen pour un modèle de reconnaissance faciale de conduire une voiture, et aucun moyen pour que AlphaGo écrive un article. D’un autre côté, les êtres humains, bien qu’ils n’aient qu’un petit cerveau (et des chiffres)
- IA 758 2024-06-08 09:10:05
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- Pour faire jouer un plus grand rôle aux grands modèles, il est indissociable de l'élément clé de la base de connaissances.
- Dans le monde des grands modèles, il existe des mots d'argot, comme « dessiner des cartes » et « raffiner l'alchimie ». Ces termes semblent faciles et amusants, mais pour que « l'élixir » fonctionne vraiment, il y a un élément clé derrière lui : une base de connaissances. Dans cette base de connaissances, une grande quantité d'informations et de techniques sont stockées pour aider les joueurs à mieux comprendre et utiliser ces argots. La base de connaissances contient non seulement les règles et le gameplay du jeu, mais implique également l'histoire et les personnages du jeu, du traitement du langage naturel (NLP) et de la génération de contenu à la reconnaissance d'images, le grand modèle a démontré des capacités étonnantes dans divers domaines. . Cependant, lorsque de grands modèles traitent de problèmes dans des domaines spécifiques, les résultats peuvent ne pas être suffisamment précis ou pertinents en raison du manque de connaissances de base nécessaires. Comment devons-nous comprendre la base de connaissances construite spécifiquement pour l’IA ? base de connaissances
- IA 616 2024-06-07 22:44:36
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- GPT-4o révolutionnaire : remodeler l'expérience d'interaction homme-machine
- Le modèle GPT-4o publié par OpenAI constitue sans aucun doute une énorme avancée, notamment dans sa capacité à traiter plusieurs supports d'entrée (texte, audio, images) et à générer la sortie correspondante. Cette capacité rend l’interaction homme-machine plus naturelle et intuitive, améliorant considérablement l’aspect pratique et la convivialité de l’IA. Plusieurs points forts de GPT-4o incluent : une évolutivité élevée, des entrées et sorties multimédias, de nouvelles améliorations des capacités de compréhension du langage naturel, etc. 1. Entrée/sortie multimédia : GPT-4o+ peut accepter n'importe quelle combinaison de texte, d'audio et d'images en entrée et générer directement une sortie à partir de ces médias. Cela brise les limites des modèles d’IA traditionnels qui ne traitent qu’un seul type d’entrée, rendant ainsi l’interaction homme-machine plus flexible et plus diversifiée. Cette innovation contribue à alimenter les assistants intelligents
- IA 392 2024-06-07 21:02:31
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- Les inscriptions pour la Conférence Zhiyuan de Pékin 2024 sont ouvertes !
- La Conférence Zhiyuan de Pékin est un événement complet d'experts dans le domaine de l'intelligence artificielle. Depuis ses débuts en octobre 2019, elle a été organisée avec succès cinq fois. Avec des caractéristiques distinctives, la conférence invite des chercheurs nationaux et étrangers à prononcer de merveilleux discours et des dialogues approfondis. Au total, 11 lauréats du prix Turing ont participé à la conférence. Chaque année, environ 200 experts de premier plan y assistent et 500 000 spectateurs. 30 pays et régions se réunissent, partagent les résultats de la recherche, explorent des connaissances de pointe, échangent des expériences pratiques et établissent une coopération étroite. Caractéristiques de la conférence : Perspective mondiale : communication en face à face avec les meilleurs experts du monde, découvrez le charme de la technologie sans frontières. Collision d'idées : les chercheurs exceptionnels de l'année se réunissent pour échanger de nouvelles idées et explorer de nouvelles idées. : explorez les questions clés dans le domaine de l'IA, publiez des concepts importants et guidez les orientations futures Le chapitre brillant des cinq dernières années,
- IA 867 2024-06-07 19:36:31
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- XJTLU et l'Université de Liverpool proposent : le premier examen complet de l'amélioration des données de nuages de points
- 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, Zhu Qinfeng, est un doctorant de première année formé conjointement par l'Université Xi'an Jiaotong-Liverpool et l'Université de Liverpool. Professeur agrégé Fan Lei. Ses principaux axes de recherche sont la segmentation sémantique, la fusion d'informations multimodales, la vision 3D, les images hyperspectrales et l'amélioration des données. La leçon
- IA 724 2024-06-07 18:54:46
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- Modèle d'IA générative big PK——GPT-4, Claude 2.1 et Claude 3.0 Opus
- Pour en savoir plus sur AIGC, veuillez visiter : Communauté 51CTOAI.x https://www.51cto.com/aigc/ Introduction Actuellement, de nouvelles évaluations des systèmes RAG (Retrieval Augmentation Generation) semblent être publiées chaque jour, dont beaucoup sont centralisées. Pendant la phase de récupération de la trame concernée. Cependant, l’aspect génératif – la manière dont le modèle synthétise et exprime les informations récupérées – peut être tout aussi important en pratique. De nombreux cas d’application pratiques prouvent que le système doit non seulement renvoyer des données du contexte, mais également transformer ces informations en une réponse plus complexe. Pour cela, nous avons mené plusieurs expérimentations et testé les capacités de génération de trois modèles : GPT-4, Claude2.1 et Claude3Opus.
- IA 1080 2024-06-07 18:32:37
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