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- Le Huawei Software Elite Challenge a été organisé avec succès dix fois et plus de 2 000 élites du logiciel ont rejoint Huawei.
- Le 28 avril 2024, la 10e finale mondiale et cérémonie de remise des prix du Huawei Software Elite Challenge 2024 - « Projet Planck » s'est terminée avec succès. Pendant deux mois, près de 30 000 joueurs et plus de 5 700 équipes provenant de plus de 800 universités du monde entier se sont affrontés avec acharnement lors des préliminaires régionaux, des demi-finales régionales et des finales mondiales des huit principales zones de compétition. La division Nord-Est venait de l'Institut de technologie de Harbin. L'équipe « Yuanmeng Star » a remporté le championnat mondial d'un seul coup et a remporté un prix de 200 000 yuans. Une photo de groupe des finalistes du Huawei Software Elite Challenge 2023. Le champion mondial du Huawei Software Elite Challenge 2024 est un concours de programmation logicielle à grande échelle organisé par Huawei pour les étudiants du monde entier. thème du « Plan Planck », il vise à
- IA 647 2024-04-29 19:22:29
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- La vitalité de la super intelligence s'éveille ! Mais avec l'arrivée de l'IA qui se met à jour automatiquement, les mères n'ont plus à se soucier des goulots d'étranglement des données.
- Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
- IA 1327 2024-04-29 18:55:14
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- Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
- Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
- IA 1567 2024-04-29 18:50:15
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- Révolution de l'industrie 4.0 : un plan en quatre phases pour le succès de la maintenance prédictive
- La conception de solutions de maintenance prédictive pour l’Industrie 4.0 représente un changement de paradigme dans la manière dont les entreprises entretiennent et fonctionnent. La prévention proactive des défis opérationnels grâce à l’utilisation de technologies avancées de maintenance prédictive est un aspect clé de cette nouvelle ère industrielle. Ces solutions contribuent non seulement à générer de nouvelles sources de revenus et à réduire les coûts, mais jouent également un rôle important dans la prévention des temps d'arrêt et des arrêts de production. À l’ère de l’Industrie 4.0, les entreprises doivent utiliser des appareils et des capteurs IoT intelligents pour collecter et analyser de grandes quantités de données de production. Ces données peuvent être utilisées pour prédire les pannes d’équipement et les besoins de réparation. En utilisant ces technologies de maintenance prédictive, les entreprises peuvent identifier les problèmes potentiels à l’avance et agir en conséquence, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de production. Cette approche proactive de la maintenance préventive peut grandement
- IA 559 2024-04-29 18:22:23
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- Quelles réalisations l'IA générative aura-t-elle dans le domaine du développement de jeux vidéo ?
- L'IA générative offre aux développeurs de jeux vidéo de nouvelles façons passionnantes de créer du contenu attrayant, des visuels réalistes et des expériences de jeu immersives. Dans cet article, nous explorerons, à travers une série d’exemples pratiques, comment l’IA générative peut améliorer et accélérer le développement de jeux. Que peut faire l’IA générative ? Commençons par décomposer certains des principaux éléments du développement de jeux et voyons comment l’IA générative peut faciliter le processus créatif : la génération procédurale. Des environnements vastes, complexes et imprévisibles sont créés de manière algorithmique pour offrir une expérience de jeu unique et dynamique dans chaque jeu. Génération de terrains. L'IA générative peut aider à générer un terrain réaliste et à améliorer l'attrait visuel du monde du jeu. Modélisation automatique. L'IA générative peut simplifier la création de modèles 3D de personnages et d'autres éléments,
- IA 836 2024-04-29 18:04:26
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- Une seule carte exécute Llama 70B plus rapidement que deux cartes, Microsoft vient de mettre le FP6 dans l'Open source A100 |
- Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
- IA 1392 2024-04-29 16:55:12
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- L'essor de l'IA dans la technologie marketing : transformer les stratégies de marketing numérique
- Dans le monde en constante évolution du marketing numérique, l’IA est devenue un outil puissant pour les marques qui cherchent à naviguer dans leurs entonnoirs marketing avec précision et efficacité. En analysant les modèles et les tendances dans de vastes ensembles de données, l’IA permet aux spécialistes du marketing d’obtenir des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les habitudes d’achat des consommateurs. Cette approche basée sur les données permet aux marques d'adapter leurs stratégies marketing à chaque étape de l'entonnoir de conversion, de la notoriété à la conversion, avec une précision inégalée. L'IA utilise des technologies d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour collecter, analyser et interpréter automatiquement d'énormes quantités de données, transformant ainsi les données en stratégies marketing exploitables. L’avantage de l’IA est qu’elle peut découvrir automatiquement des modèles et des tendances cachés dans des données massives et formuler des stratégies marketing avec plus de précision que les humains. Grâce à l'application de l'IA, les spécialistes du marketing peuvent mieux comprendre
- IA 851 2024-04-29 16:43:10
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- Xiaohongshu interprète la récupération d'informations à partir du mécanisme de mémoire et propose un nouveau paradigme pour obtenir EACL Oral
- Récemment, l'article « GenerativeDenseRetrieval : MemoryCanBeaBurden » de l'équipe d'algorithmes de recherche de Xiaohongshu a été accepté comme oral par l'EACL2024, une conférence internationale dans le domaine du traitement du langage naturel, avec un taux d'acceptation de 11,32 % (144/1 271). Dans leur article, ils ont proposé un nouveau paradigme de recherche d’informations : la récupération dense générative (GDR). Ce paradigme peut bien résoudre les défis rencontrés par la récupération générative (GR) traditionnelle lorsqu'il s'agit de jeux de données à grande échelle. Il s'inspire du mécanisme de la mémoire. Dans la pratique passée
- IA 1333 2024-04-29 16:16:07
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- L'évolution de l'intelligence artificielle dans l'exploration spatiale et l'ingénierie des établissements humains
- Dans les années 1950, l’intelligence artificielle (IA) est née. C’est à ce moment-là que les chercheurs ont découvert que les machines pouvaient effectuer des tâches similaires à celles des humains, comme penser. Plus tard, dans les années 1960, le Département américain de la Défense a financé l’intelligence artificielle et créé des laboratoires pour poursuivre son développement. Les chercheurs trouvent des applications à l’intelligence artificielle dans de nombreux domaines, comme l’exploration spatiale et la survie dans des environnements extrêmes. L'exploration spatiale est l'étude de l'univers, qui couvre l'ensemble de l'univers au-delà de la terre. L’espace est classé comme environnement extrême car ses conditions sont différentes de celles de la Terre. Pour survivre dans l’espace, de nombreux facteurs doivent être pris en compte et des précautions doivent être prises. Les scientifiques et les chercheurs pensent qu'explorer l'espace et comprendre l'état actuel de tout peut aider à comprendre le fonctionnement de l'univers et à se préparer à d'éventuelles crises environnementales.
- IA 1075 2024-04-29 15:25:01
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- L'essor de l'IA de type humain : changer le marché du travail et la main-d'œuvre
- L’émergence de l’intelligence artificielle remodèle le marché du travail et la main-d’œuvre mondiale. À mesure que les robots IA deviennent de plus en plus sophistiqués et capables d’effectuer un large éventail de tâches, du travail physique aux capacités cognitives complexes, ils devraient révolutionner les industries et redéfinir les concepts traditionnels du travail. Cet article explore l’essor de l’intelligence artificielle et son impact transformateur sur les marchés du travail et la main-d’œuvre dans tous les secteurs. Automatisation des tâches de routine : l'IA excelle dans l'automatisation des tâches de routine et répétitives, permettant aux travailleurs humains de se concentrer sur un travail plus créatif et stratégique. Dans des domaines tels que la fabrication, la logistique et la vente au détail, des robots humanoïdes sont déployés pour effectuer des tâches telles que les opérations sur les chaînes de montage, la gestion des entrepôts et le service client. Si cette automatisation augmente l’efficacité et la productivité, elle nécessite également de recycler les travailleurs humains et de les améliorer.
- IA 638 2024-04-29 13:20:01
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- Gaussian-LIC : Le premier système de fusion multi-capteurs 3DGS-SLAM (Zhejiang University & TUM)
- L'expression implicite de la combinaison de multi-capteurs et de 3DGS « capacités en temps réel requises pour les tâches SLAM à forte intensité de calcul basées sur l'échantillonnage dans l'espace 3D » nécessite une approche basée sur NeRF+SLAM. 3DGS se distingue par sa vitesse de rendu rapide et sa qualité visuelle supérieure. En tant que représentation claire et interprétable, 3DGS simplifie l'édition de scène et facilite l'exécution de nombreuses tâches en aval. Les systèmes SLAM existants basés sur un champ de rayonnement sont principalement testés dans des environnements intérieurs à petite échelle avec un bon éclairage et obtiennent des résultats satisfaisants en utilisant une entrée RVB-D ou RVB séquentielle. Des difficultés seront rencontrées lorsque ces méthodes seront étendues à des scènes extérieures incontrôlées à grande échelle, telles qu'un éclairage difficile.
- IA 1047 2024-04-29 11:49:20
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- Comment intégrer les serveurs cloud GPU dans l'infrastructure IA ?
- Les serveurs cloud GPU sont des ressources informatiques basées sur le cloud qui utilisent des unités de traitement graphique pour gérer des tâches hautes performances. Contrairement aux serveurs traditionnels qui reposent uniquement sur des processeurs, les serveurs cloud GPU sont conçus pour le traitement parallèle, ce qui les rend idéaux pour les applications gourmandes en calcul telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Dans le domaine B2B, l’intégration de serveurs cloud GPU dans l’infrastructure d’IA est devenue une démarche stratégique pour améliorer les performances et l’évolutivité. Les modèles d'apprentissage automatique nécessitent souvent une puissance de calcul intense, et les serveurs cloud GPU fournissent une solution évolutive qui permet aux entreprises de traiter de grands ensembles de données et d'exécuter plus efficacement des algorithmes complexes. Cette capacité est essentielle pour les entreprises qui cherchent à conserver un avantage concurrentiel dans un environnement technologique en évolution rapide, car l’IA est à l’origine du changement dans tous les secteurs.
- IA 907 2024-04-28 17:34:37
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- Quelques réflexions sur le modèle mondial de fonctionnement des robots
- Ces dernières années, la popularité des modèles mondiaux semble jouer un rôle essentiel dans le fonctionnement des robots. Pour l’intelligence incarnée, la manipulation est le point le plus important à franchir à ce stade. Surtout pour les tâches à long terme suivantes, comment construire un « cervelet » robot pour répondre à diverses exigences opérationnelles complexes est le problème le plus urgent à résoudre à l'heure actuelle. Est-il nécessaire de diviser la compétence en opérations atomiques ? Lorsque vous utilisez LM pour l'appliquer aux robots, une approche courante consiste à fournir diverses API dans le contexte, puis à laisser LLM écrire automatiquement le code de planification en fonction de l'invite de la tâche. Veuillez vous référer à l'article : L'avantage de cette méthode est qu'elle est très. intuitif et clairement compréhensible Maîtriser la répartition des tâches
- IA 823 2024-04-28 17:31:10
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- Le premier grand modèle multimodal XVERSE-V de Yuanxiang est open source, actualisant la liste des grands modèles faisant autorité et prenant en charge toute entrée de rapport d'aspect
- 83 % des informations que les humains obtiennent proviennent de la vision. Les grands modèles multimodaux de graphiques et de textes peuvent percevoir des informations du monde réel plus riches et plus précises, construire une intelligence cognitive plus complète et ainsi faire de plus grands pas vers l'AGI (Artificial General Intelligence). Yuanxiang a lancé aujourd'hui le grand modèle multimodal XVERSE-V, qui prend en charge la saisie d'images avec n'importe quel rapport d'aspect et est en tête des évaluations grand public. Ce modèle est entièrement open source et disponible pour une utilisation commerciale gratuite et inconditionnelle, continuant à promouvoir la R&D et l'innovation applicative pour un grand nombre de petites et moyennes entreprises, de chercheurs et de développeurs. XVERSE-V présente d'excellentes performances, surpassant les modèles open source tels que Yi-VL-34B, l'OmniLMM-12B intelligent face au mur et la recherche approfondie DeepSeek-VL-7B dans un certain nombre d'évaluations multimodales faisant autorité et dans l'évaluation complète des capacités. MMBen
- IA 777 2024-04-28 16:43:08
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- Que les grands modèles ne soient plus des « gros Mac ». Il s'agit de la dernière revue du réglage efficace des paramètres des grands modèles.
- 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. Récemment, des modèles d’IA à grande échelle tels que les grands modèles de langage et les modèles de graphes vincentiens se sont développés rapidement. Dans cette situation, comment s'adapter à l'évolution rapide des besoins et adapter rapidement les grands modèles à diverses tâches en aval est devenu un défi important. Limité par les ressources informatiques, micro traditionnel à paramètres complets
- IA 1249 2024-04-28 16:04:01
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