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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 1029 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 473 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 430 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 983 2024-05-06 17:25:01
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- Partagez plusieurs frameworks de projets open source .NET liés à l'IA et au LLM
- Le développement des technologies d’intelligence artificielle (IA) bat son plein aujourd’hui et elles ont montré un grand potentiel et une grande influence dans divers domaines. Aujourd'hui, Dayao partagera avec vous 4 cadres de projets liés au modèle d'IA open source .NET LLM, dans l'espoir de vous fournir une référence. https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/DotNetProjectPicks.mdSemanticKernelSemanticKernel est un kit de développement logiciel (SDK) open source conçu pour intégrer de grands modèles de langage (LLM) tels qu'OpenAI, Azure
- IA 786 2024-05-06 16:43:12
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- OpenAI Sora facilite le travail des créateurs et ils pensent qu'ils ne seront pas facilement remplacés
- Selon les informations du 6 mai, les premiers testeurs de l’outil vidéo de génération de texte d’OpenAI, Sora, semblent soulagés. Plutôt que de paniquer à l’idée d’être remplacés par cet outil, ils trouvent que cela rend leur travail plus intéressant. En février de cette année, la startup d'intelligence artificielle OpenAI a officiellement lancé Sora, un outil conçu pour « comprendre et simuler en profondeur le monde réel en évolution ». Sora est connu pour sa technologie unique de conversion texte-vidéo qui génère des vidéos de haute qualité d'une durée maximale d'une minute, et sa vidéo de validation de principe a suscité une large attention sur le Web dès sa sortie. Cependant, pour certains praticiens d’Hollywood, l’émergence de cette technologie comporte sans aucun doute un certain degré de menace. Le cinéaste vétéran Tyler Perry (
- IA 1141 2024-05-06 16:34:09
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- Alors que la demande augmente à l'ère de l'intelligence artificielle, AWS, Microsoft et Google continuent d'investir dans le cloud computing
- La croissance des trois géants du cloud computing ne montre aucun signe de ralentissement jusqu’en 2024, Amazon, Microsoft et Google générant tous plus de revenus dans le cloud computing que jamais auparavant. Les trois fournisseurs de cloud ont récemment publié des résultats, poursuivant leur stratégie pluriannuelle de croissance constante des revenus. Le 25 avril, Google et Microsoft ont annoncé leurs résultats. Au premier trimestre de l’exercice 2024 d’Alphabet, le chiffre d’affaires de Google Cloud s’élevait à 9,57 milliards de dollars, soit une augmentation de 28 % sur un an. Les revenus cloud de Microsoft s'élevaient à 35,1 milliards de dollars, soit une augmentation de 23 % sur un an. Le 30 avril, Amazon Web Services (AWS) a déclaré un chiffre d'affaires de 25 milliards de dollars, soit une augmentation de 17 % sur un an, se classant parmi les trois géants. Les fournisseurs de cloud computing ont de quoi se réjouir, avec les taux de croissance des trois leaders du marché au cours du passé
- IA 726 2024-05-06 16:22:20
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- Les robots Tesla travaillent dans les usines, Musk : Le degré de liberté des mains atteindra 22 cette année !
- La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles
- IA 1174 2024-05-06 16:13:01
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- LeCun sur la lune ? Nankai et Byte open source StoryDiffusion pour rendre les bandes dessinées multi-images et les longues vidéos plus cohérentes
- Il y a deux jours, Yann LeCun, lauréat du prix Turing, a republié la longue bande dessinée "Allez sur la Lune et explorez-vous", qui a suscité de vives discussions parmi les internautes. Dans l'article « StoryDiffusion : Consistent Self-Attention for long-range image and video Generation », l'équipe de recherche a proposé une nouvelle méthode appelée StoryDiffusion pour générer des images et des vidéos cohérentes décrivant des scènes complexes. Les recherches sur ces bandes dessinées proviennent d'institutions telles que l'Université de Nankai et ByteDance. Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1 Page d'accueil du projet : https :
- IA 946 2024-05-06 16:10:31
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- Pour seulement 250$, le directeur technique de Hugging Face vous apprend étape par étape comment peaufiner Llama 3
- Les grands modèles de langage open source familiers tels que Llama3 lancé par Meta, les modèles Mistral et Mixtral lancés par MistralAI et Jamba lancé par AI21 Lab sont devenus des concurrents d'OpenAI. Dans la plupart des cas, les utilisateurs doivent affiner ces modèles open source en fonction de leurs propres données pour libérer pleinement le potentiel du modèle. Il n'est pas difficile d'affiner un grand modèle de langage (comme Mistral) par rapport à un petit en utilisant Q-Learning sur un seul GPU, mais le réglage efficace d'un grand modèle comme Llama370b ou Mixtral est resté un défi jusqu'à présent. . C'est pourquoi Philipp Sch, directeur technique de HuggingFace
- IA 1179 2024-05-06 15:52:35
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- Bonne nouvelle pour les développeurs ! GitHub lance l'environnement de développement natif d'IA Copilot Workspace avec 4 fonctions principales. La version préliminaire est sortie !
- Compilé | Produit par Yifeng | 51CTO Technology Stack (WeChat ID : blog51cto) Existe-t-il un nouvel artefact dans le monde de la programmation de l'IA ? GitHub a lancé Copilot Workspace, un environnement de développement natif d'intelligence artificielle. Il vise à permettre « à tout développeur de partir d'une idée, de créer du code, puis de passer à un logiciel utilisant le langage naturel ». Les développeurs d’images peuvent réfléchir, planifier, créer, tester et exécuter du code en utilisant le langage naturel plus rapidement et plus facilement que jamais. En 2023, GitHub Copilot Workspace a attiré l’attention des utilisateurs pour la première fois. Désormais publié en avant-première technologique, les développeurs ont manifesté un vif intérêt pour cet outil de développement et se sont inscrits sur la liste d'attente. https://github.co
- IA 859 2024-05-06 15:49:01
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- Jetez un oeil à l'éditeur frontal actuel
- En aidant certains étudiants à modifier le code à distance, j'ai constaté que les éditeurs utilisés par chacun sont variés : VSCode, WebStorm et même Sublime... Cela ne peut s'empêcher de me rappeler : [Quand j'ai appris le front-end pour la première fois, j'ai vraiment J'ai essayé de nombreuses options différentes sur l'éditeur]. Jusqu'à présent, je suis devenu un "fan inconditionnel" de l'utilisation de VSCode et j'ai même "oublié" que d'autres éditeurs existent. Vous pouvez considérer cela comme une sorte de « concentration ». Cependant, cela limite également nos choix. C'est pourquoi nous allons aujourd'hui examiner les éditeurs frontaux actuels. Après tout, « une centaine d'écoles de pensée s'affrontent » avec plus d'inspiration : notepad++ Avantages : Gratuit et open source : Notepad++ est un logiciel gratuit.
- IA 800 2024-05-06 15:30:16
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- OmniDrive : un framework pour aligner de grands modèles avec des tâches de conduite 3D
- Nous commençons par une nouvelle architecture 3DMLLM qui utilise des requêtes éparses pour soulever et compresser des représentations visuelles en 3D, qui sont ensuite introduites dans le LLM. Titre : OmniDrive : AHolisticLLM-AgentFramework for Autonomous Driving with 3DPerception Reasoning and Planning Affiliation de l'auteur : Institut de technologie de Pékin, NVIDIA, Université des sciences et technologies de Huazhong Adresse open source : GitHub-NVlabs/OmniDrive Le développement de modèles multimodaux de langage étendu (MLLM) a suscité un intérêt croissant pour la conduite autonome basée sur le LLM, en tirant parti de leurs puissantes capacités de raisonnement
- IA 1044 2024-05-06 15:16:35
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- MLP a été tué du jour au lendemain ! Le MIT Caltech et d'autres KAN révolutionnaires battent des records et découvrent des théorèmes mathématiques qui écrasent DeepMind
- Du jour au lendemain, le paradigme de l’apprentissage automatique est sur le point de changer ! Aujourd’hui, l’infrastructure qui domine le domaine de l’apprentissage profond est le perceptron multicouche (MLP), qui place des fonctions d’activation sur les neurones. Alors, au-delà de cela, y a-t-il de nouvelles routes que nous pouvons emprunter ? Aujourd'hui encore, des équipes du MIT, de Caltech, de la Northeastern University et d'autres institutions ont publié une nouvelle structure de réseau neuronal : Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Les chercheurs ont apporté une modification simple au MLP en déplaçant la fonction d’activation apprenable des nœuds (neurones) vers les bords (poids) ! Adresse papier : https://arxiv.org/pdf/2404.19756 Ce changement semble à première vue sans fondement
- IA 938 2024-05-06 15:10:01
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- L'intelligence artificielle sur le marché du diagnostic médical atteindra 4 milliards de dollars d'ici 2028
- Dans le domaine des soins de santé, où la précision et la rapidité sont essentielles, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) est devenue une force de transformation. Le marché de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical était autrefois une niche émergente, mais il est rapidement devenu un marché puissant avec des prévisions atteignant des milliards de dollars. La taille du marché de l’intelligence artificielle dans le diagnostic médical représentera 1,25 milliard de dollars de revenus en 2023 et devrait atteindre 4,48 milliards de dollars d’ici 2028, avec un TCAC de 29,04 % au cours de la période de prévision. La croissance de l'intelligence artificielle sur le marché du diagnostic médical est motivée par plusieurs facteurs clés : Demande croissante de solutions basées sur l'intelligence artificielle : à mesure que le paysage des soins de santé modernes continue d'évoluer et que de nouvelles maladies et affections sont découvertes, la demande de solutions basées sur l'intelligence artificielle
- IA 528 2024-05-06 15:01:06