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- Noyau dur pour résoudre le bug physique de Sora ! Quatre grandes universités américaines ont publié conjointement : Installer un moteur physique pour le générateur vidéo
- Certains bugs sont apparus après la sortie de Sora. Les utilisateurs sur Internet ont découvert certains problèmes. Bien que le modèle ne comprenne pas complètement le monde physique, lorsque le chiot marchait, les deux pattes avant se croisaient, ce qui était un jeu inattendu. L'interaction des objets est très importante pour générer du réalisme vidéo, mais il est actuellement encore très difficile de synthétiser le comportement dynamique d'objets 3D réels en interaction. La dynamique conditionnée par l'action est un domaine de recherche qui nécessite la perception des propriétés physiques des objets et la prédiction du mouvement 3D basé sur ces propriétés (telles que la rigidité des objets). L'évaluation des propriétés physiques des matériaux reste un problème épineux et non résolu, car il est extrêmement difficile de mesurer les propriétés physiques des objets réels en raison du manque de données. Récemment, le M.I.T.
- IA 1095 2024-05-07 17:01:18
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- L'US Air Force présente son premier avion de combat IA de grande envergure ! Le ministre a personnellement effectué l'essai routier sans intervenir pendant tout le processus, et 100 000 lignes de code ont été testées 21 fois.
- Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,
- IA 367 2024-05-07 17:00:54
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- Comment le big data et l'intelligence artificielle fonctionnent-ils ensemble ?
- Dans le monde actuel axé sur les données, la collaboration entre le big data et l'intelligence artificielle devient de plus en plus importante pour les organisations qui cherchent à acquérir un avantage concurrentiel. Le Big Data se caractérise par la grande quantité, la variété et la rapidité des données générées, qui fournissent aux algorithmes d’intelligence artificielle la matière première nécessaire pour extraire des informations précieuses et promouvoir une prise de décision intelligente. Ensemble, ces deux technologies transformatrices ont le potentiel de révolutionner les industries du monde entier. Examinons de plus près la manière dont le big data et l’intelligence artificielle fonctionnent ensemble, ainsi que les stratégies permettant de libérer tout leur potentiel. 1. Collecte et traitement des données Les mégadonnées sont constituées de grandes quantités de données structurées et non structurées provenant de diverses sources, notamment les médias sociaux, les capteurs, les appareils et les systèmes d'entreprise. Des algorithmes d’intelligence artificielle tels que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont ensuite appliqués pour analyser et interpréter ces données. Par exemple, l'apprentissage automatique
- IA 837 2024-05-07 16:37:01
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- Défiez OpenAI, l'arme top secrète développée par Microsoft avec 500 milliards de paramètres exposés ! L'ancien cadre de Google DeepMind dirige l'équipe
- Sans OpenAI, Microsoft pourrait aussi devenir le leader de l’IA ! Les médias étrangers Information ont annoncé que Microsoft développait en interne son premier modèle à grande échelle avec 500 milliards de paramètres, MAl-1. C'est le moment pour Nadella de diriger l'équipe pour faire ses preuves. Après avoir investi plus de 10 milliards de dollars dans OpenAI, Microsoft a obtenu le droit d'utiliser le modèle avancé GPT-3.5/GPT-4, mais après tout, ce n'était pas une solution à long terme. Il y a même des rumeurs selon lesquelles Microsoft aurait été réduit à un service informatique d'OpenAI. Au cours de l'année écoulée, comme chacun le sait, les recherches de Microsoft sur LLM se sont principalement concentrées sur la mise à jour de phi à petite échelle, comme l'open source de Phi-3. En termes de spécialisation dans les grands modèles, outre la série Turing,
- IA 1099 2024-05-07 16:34:01
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- Le modèle d'agent IA multimodal de test final de 2 milliards de paramètres de Stanford a été considérablement amélioré et peut être utilisé par les téléphones mobiles, les voitures et les robots.
- OctopusV3, le premier modèle d'agent AIA multimodal ultra-petit au monde, provient de l'équipe NEXAAI de l'Université de Stanford, rendant l'agent plus intelligent, plus rapide et réduisant la consommation d'énergie et les coûts. Début avril de cette année, NEXAAI a lancé le très attendu OctopusV2. Ce modèle a dépassé GPT-4 en termes de performances d'appel de fonctions, a réduit de 95 % la quantité de texte requise lors de l'inférence et a apporté de nouvelles fonctionnalités aux applications d'IA finales. Sa technologie de base brevetée « fonctionnelletoken » réduit considérablement la longueur du texte nécessaire au raisonnement grâce à des méthodes d'appel de fonctions innovantes. Cette approche permet un entraînement efficace du modèle avec seulement 2 milliards de paramètres et surpasse GPT-4 en termes de précision et de latence.
- IA 1027 2024-05-07 16:25:29
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- Le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici, avec des capacités chinoises comparables à celles du GPT-4, et le prix ne représente que près d'un pour cent de celui du GPT-4-Turbo.
- Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale
- IA 873 2024-05-07 16:13:20
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- Renversement après explosion ? KAN qui 'a tué un MLP en une nuit' : En fait, je suis aussi un MLP
- Les perceptrons multicouches (MLP), également connus sous le nom de réseaux neuronaux à action directe entièrement connectés, sont les éléments fondamentaux des modèles d'apprentissage profond d'aujourd'hui. L'importance des MLP ne peut être surestimée, car ils constituent la méthode par défaut de l'apprentissage automatique pour approximer les fonctions non linéaires. Mais récemment, des chercheurs du MIT et d’autres institutions ont proposé une méthode alternative très prometteuse : la KAN. Cette méthode surpasse le MLP en termes de précision et d’interprétabilité. De plus, il peut surpasser les MLP fonctionnant avec des paramètres beaucoup plus grands avec très peu de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour redécouvrir les lois mathématiques de la théorie des nœuds et reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind a une grande
- IA 939 2024-05-07 15:19:01
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- Comment l'intelligence artificielle contribue au développement durable de l'humanité
- L'intelligence artificielle est un élément important du développement humain et fournit des solutions technologiques basées sur l'intelligence artificielle pour parvenir au développement durable. L’émergence des systèmes d’intelligence artificielle facilite les solutions et les réponses à certains des problèmes mondiaux les plus répandus, tels que le changement climatique, la gestion des ressources et la protection de l’environnement. Les objectifs de l’IA vont de la maximisation de l’efficacité énergétique à l’amélioration des performances de surveillance environnementale. Certaines solutions basées sur l’IA font d’énormes progrès vers la réalisation d’objectifs durables, notamment dans les domaines de l’agriculture et de la santé. L’impact de l’intelligence artificielle sur le développement humain durable est énorme. L'intelligence artificielle fournit des analyses prédictives, des stratégies de résolution basées sur les données et peut permettre l'automatisation pour augmenter l'utilisation et réduire l'impact environnemental. L'intelligence artificielle continuera à fournir davantage d'applications à l'avenir, de sorte que les gens
- IA 705 2024-05-07 09:10:10
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- La dernière évaluation des grands modèles chinois est publiée et Tencent Hunyuan se classe dans le quadrant des excellents leaders.
- Des journalistes ont rapporté le 6 mai que SuperCLUE, une organisation nationale d'évaluation de grands modèles faisant autorité, a récemment publié le « Rapport du quatrième trimestre 2024 du test de référence des grands modèles chinois ». Parmi eux, le grand modèle Tencent Hunyuan se classe au premier échelon des grands modèles nationaux. Il occupe une position de leader dans les applications de base et de scénario, et se situe dans le quadrant des excellents leaders. SuperCLUE est la référence d'évaluation complète nationale faisant autorité pour les grands modèles généraux. Il s'agissait auparavant de la référence de test de compréhension de la langue chinoise tierce bien connue CLUE (The Chinese Language Understanding Evaluation). SuperCLUE construit une évaluation complète multiniveau et multidimensionnelle basée sur la large application de grands modèles généraux du côté universitaire, industriel et utilisateur.
- IA 1177 2024-05-06 21:13:32
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- Voir à travers la représentation 3D et les modèles génératifs d'objets : l'équipe NUS propose X-Ray
- Page d'accueil du projet : https://tau-yihouxiang.github.io/projects/X-Ray/X-Ray.html Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2404.14329 Adresse de code : https://github.com /tau-yihouxiang/X-Ray Dataset : https://huggingface.co/datasets/yihouxiang/X-Ray Actuellement, l'intelligence artificielle se développe rapidement dans le domaine de l'intelligence humaine. En vision par ordinateur, les technologies de génération d'images et de vidéos sont devenues de plus en plus matures, comme Midjourney
- IA 990 2024-05-06 18:30:13
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- 58 lignes de code échelle Llama 3 à 1 million de contextes, toute version affinée est applicable
- Llama3, le majestueux roi de l'open source, la fenêtre de contexte d'origine n'est que... 8k, ce qui me fait ravaler les mots "ça sent si bon". Aujourd’hui, alors que 32k est le point de départ et 100k est commun, est-ce intentionnel pour laisser la place aux contributions à la communauté open source ? La communauté open source n'a certainement pas manqué cette opportunité : désormais, avec seulement 58 lignes de code, toute version affinée de Llama370b peut automatiquement s'adapter à 1 048 000 (un million) de contextes. Dans les coulisses se trouve un LoRA, extrait d'une version affinée de Llama370BInstruct qui étend un bon contexte, et le fichier ne fait que 800 Mo. Ensuite, à l'aide de Mergekit, vous pouvez l'exécuter avec d'autres modèles de la même architecture ou le fusionner directement dans le modèle. 1048k contexte utilisé
- IA 1087 2024-05-06 18:10:08
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- ICLR 2024 Spotlight | L'exploration d'étiquettes négatives facilite les tâches de détection de non-distribution basées sur CLIP
- Alors que les modèles d’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans les scénarios de monde ouvert, la manière d’identifier et de traiter efficacement les données hors distribution (OOD) est devenue un domaine de recherche important. La présence de données non distribuées peut conduire à un excès de confiance dans le modèle et à des prédictions incorrectes, ce qui est particulièrement dangereux dans les applications critiques pour la sécurité telles que la conduite autonome et les diagnostics médicaux. Par conséquent, le développement d’un mécanisme de détection OOD efficace est crucial pour améliorer la sécurité et la fiabilité du modèle dans les applications pratiques. Les méthodes traditionnelles de détection OOD se concentrent principalement sur un seul modèle, en particulier les données d'image, tout en ignorant d'autres sources d'informations potentiellement utiles, telles que les données textuelles. Avec l'essor des modèles de langage visuel (VLM), ils ont démontré de puissants
- IA 969 2024-05-06 18:04:24
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- Concernant l'intelligence artificielle, les secrets que les experts ne veulent pas révéler !
- Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) fait désormais partie intégrante de nos vies. Les experts soulignent souvent les avantages de l’intelligence artificielle, mais ne sont peut-être pas prompts à mentionner les problèmes liés à cette technologie. Cet article approfondit les secrets cachés que les experts en intelligence artificielle hésitent à révéler. 1. L’IA n’est pas infaillible. Les systèmes d’IA peuvent apprendre de grands ensembles de données et améliorer la précision des chiffres, mais ils ne sont pas parfaits. Les modèles d’IA apprennent à partir de grands ensembles de données, et leurs performances sont étroitement liées au volume et à la diversité de ces données. Les biais dans les données de formation peuvent également se traduire par des résultats de l'intelligence artificielle, et l'intelligence artificielle peut également imiter des erreurs de type humain. 2. Problèmes de confidentialité des données Les systèmes d’intelligence artificielle nécessitent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement. Bien que les données existantes soient souvent anonymisées
- IA 436 2024-05-06 17:55:20
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- Comment la technologie RFID améliore-t-elle les mesures de sécurité ?
- La technologie d’identification par radiofréquence (RFID) remonte au début des années 1980, mais elle n’a été largement adoptée que ces dernières années. Cette technologie efficace, rentable et innovante joue un rôle subtil mais puissant dans les organisations du monde entier, avec des avantages plus immédiats que les améliorations de sécurité qu'elle apporte. Cet article examinera de plus près comment la technologie RFID peut être utilisée pour améliorer la sécurité des entreprises. Une sécurité d'accès renforcée garantit que toutes les organisations doivent protéger correctement leurs installations pour être sûres et sécurisées. Ne pas le faire peut entraîner une perte d’actifs et mettre en danger les employés et les clients. Avec les lecteurs RFID, les entreprises peuvent garantir que seules les personnes autorisées ont accès à leurs sites Web. Considérez les cartes d'accès RFID comme une solution moderne aux clés. Avec une seule carte, les particuliers peuvent facilement entrer
- IA 380 2024-05-06 17:46:04
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- Une nouvelle recherche met en évidence la pénurie de talents et les lacunes stratégiques dans les applications GenAI
- Une étude récente montre que les entreprises américaines sont enthousiasmées par le potentiel des formes productives d’intelligence artificielle (GenAI) pour améliorer la productivité de leur entreprise et de leurs employés. Pourtant, derrière cet enthousiasme accru, les dirigeants voient des lacunes dans la compréhension, un manque de planification stratégique et un manque de talents comme des obstacles à la réalisation et à la mesure de la pleine valeur de la technologie. Plus tôt cette année, Coleman Parks Research, avec le soutien de SAS, a interrogé 300 décideurs américains en matière de stratégie GenAI ou d'analyse de données pour explorer les principaux obstacles auxquels sont confrontés les investissements et les organisations dans ce domaine. Pour cette étude, Coleman Parks a également interrogé des dirigeants en dehors des États-Unis. Ces résultats mondiaux seront publiés plus tard cette année. Le message que l’on peut lire dans ce résumé américain est le suivant : Défis et démonstration potentielle de GenAI : comment obtenir un avantage concurrentiel.
- IA 946 2024-05-06 17:25:01
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