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Le premier robot humanoïde de Tesla, « Optimus Prime », fait ses débuts à la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle
Le premier robot humanoïde de Tesla, « Optimus Prime », fait ses débuts à la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle
Dans China News le 30 juin 2023, il a été rapporté que du 6 au 8 juillet 2023, Shanghai accueillera la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle. Côté robots intelligents, plus de 20 robots seront dévoilés lors de cette conférence, dont le robot humanoïde « Optimus Prime » de Tesla et le robot bipède de Youda. Beaucoup de ces robots font leurs débuts.
Selon le fondateur de Tesla, Musk, "Optimus Prime" mesure environ 173 centimètres, pèse environ 56 kilogrammes, marche à une vitesse d'environ 8 kilomètres par heure et peut transporter jusqu'à 20 kilogrammes d'objets. De plus, la tête de « Optimus Prime » est également équipée d'un écran afin que les utilisateurs puissent obtenir des informations utiles.
Tesla a déclaré que la conception de "Optimus Prime" a été inspirée par la structure du corps humain et espère que son comportement sera aussi proche que possible de celui des humains.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
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
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Musk : débuts du supercalcul Tesla Dojo : la puissance de calcul de l'IA de formation d'ici la fin de l'année sera approximativement égale à 8 000 GPU NVIDIA H100
Jul 24, 2024 am 10:38 AM
Selon les informations de ce site du 24 juillet, le PDG de Tesla, Elon Musk, a déclaré aujourd'hui lors d'une conférence téléphonique sur les résultats que la société était sur le point d'achever le plus grand cluster de formation en intelligence artificielle à ce jour, qui sera équipé de 2 000 GPU NVIDIA H100. Musk a également déclaré aux investisseurs lors de la conférence téléphonique sur les résultats de la société que Tesla travaillerait au développement de son supercalculateur Dojo, car les GPU de Nvidia sont chers. Ce site traduit une partie du discours de Musk comme suit : Le chemin pour rivaliser avec NVIDIA via Dojo est difficile, mais je pense que nous n'avons pas le choix. Nous dépendons désormais trop de NVIDIA. Du point de vue de NVIDIA, ils augmenteront inévitablement le prix des GPU à un niveau que le marché peut supporter, mais
Utilisant Apple Vision Pro pour contrôler les robots à distance, NVIDIA : Il n'est pas difficile « d'intégrer l'homme et la machine »
Aug 01, 2024 am 03:16 AM
Huang Renxun a déclaré : « La prochaine vague d'IA est celle des robots, et l'un des développements les plus passionnants est celui des robots humanoïdes. Aujourd'hui, le Projet GR00T a franchi une autre étape importante. Hier, le fondateur de NVIDIA, Huang Renxun, a parlé de son modèle de base universel de robot humanoïde « ProjectGR00T » dans son discours d'ouverture du SIGGRAPH2024. Le modèle reçoit une série de mises à jour en termes de fonctionnalités. Zhu Yuke, professeur adjoint à l'Université du Texas à Austin et chercheur scientifique principal chez NVIDIA, a tweeté, démontrant dans la vidéo comment NVIDIA intègre les systèmes RoboCasa et MimicGen, le cadre de formation par simulation à grande échelle pour les robots domestiques généraux, dans le Plateforme NVIDIA Omniverse et machine Isaac
Le robot humanoïde universel grandeur nature Qinglong fait ses débuts au WAIC, accélérant l'entrée dans l'ère de l'intelligence incarnée
Jul 11, 2024 pm 02:03 PM
Dans l'après-midi du 4 juillet, sous la direction du Bureau du comité d'organisation de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle, hébergé par le Bureau du comité d'organisation de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle et organisé par le Centre national et local d'innovation des robots humanoïdes et l'Institut chinois d'électronique, cette site, "Technologie et applications robotiques" Le Forum mondial sur le développement des robots humanoïdes et de l'intelligence embarquée de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2024 de la WAIC, co-organisé par le magazine, se tiendra au Centre d'exposition et de congrès de l'Exposition universelle de Shanghai dans l'après-midi du 4 juillet. Ce forum a invité 12 universitaires nationaux et étrangers, représentants d'entreprises et représentants de développeurs dans le domaine des robots humanoïdes et de l'intelligence incarnée à présenter des rapports principaux, à partager des technologies et à des tables rondes, et à publier les résultats innovants des robots humanoïdes. Le forum a attiré plus de 200 publics professionnels dans le domaine des robots humanoïdes et de l'intelligence incarnée, et ils ont été regardés en ligne via plusieurs plateformes de diffusion en direct.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
