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Alibaba Cloud lance la technologie PilotScope pour accélérer l'innovation des applications AI4DB
Alibaba Cloud lance la technologie PilotScope pour accélérer l'innovation des applications AI4DB
Le 20 décembre, VLDB2024, la plus grande conférence internationale sur les bases de données, a annoncé une série de nouveaux articles et la nouvelle technologie PilotScope d'Alibaba Cloud a été sélectionnée avec succès. Cette technologie de plate-forme peut réaliser un « déploiement en un clic » d'algorithmes d'IA dans des bases de données, réduisant considérablement le seuil d'application des algorithmes d'IA dans les bases de données et ouvrant un nouvel espace pour l'intelligence des bases de données. Le même jour, Alibaba Cloud a annoncé qu'il ouvrirait gratuitement toutes les technologies PilotScope
Contenu récapitulatif : Explication illustrée du sommet des bases de données VLDB2024
La base de données est une technologie logicielle de base liée à l'économie nationale et à la vie des gens. La mise à jour de la technologie des bases de données a un impact majeur sur tous les domaines de la vie à l’ère numérique. L’un des domaines frontières est l’intelligence des bases de données (AI4DB, AI for Database). Le système de base de données actuel est très complexe et présente des exigences de stabilité extrêmement élevées. Même la mise en correspondance et le débogage d'un seul algorithme d'IA avec une seule base de données nécessitent que les ingénieurs des deux parties travaillent en étroite collaboration pendant des semaines, voire des mois, ce qui est inefficace et inefficace. Cela a entraîné un retard de l'industrie dans l'application d'algorithmes d'IA en développement rapide aux bases de données
Veuillez consulter : Illustration du diagramme d'architecture Alibaba Cloud PilotScope
En réponse à ce problème, Alibaba Cloud a proposé une nouvelle solution : en faisant abstraction et généralisant les modules et les définitions d'interfaces au niveau des bases de données et des systèmes d'intelligence artificielle, une nouvelle plate-forme système middleware PilotScope a été développée, permettant aux algorithmes d'intelligence artificielle de réaliser "un déploiement en un clic dans la base de données en quelques heures, voire minutes"". La revue VLDB estime que la conception innovante du système PilotScope basée sur des scénarios d'application ouvrira une nouvelle direction en matière d'intelligence des bases de données. et l'optimisation des requêtes de l'algorithme d'IA, et a complété la vérification de l'adaptation de deux bases de données open source grand public telles que PostgreSQL et Spark. Les données expérimentales montrent que l'utilisation de PilotScope pour intégrer des algorithmes d'IA dans la base de données peut accélérer des tâches telles que l'optimisation des requêtes de 1 à 2 fois par rapport à la méthode traditionnelle « d'implantation dure », et le coût supplémentaire de déploiement causé par PilotScope lui-même est fondamentalement négligeable. et la performance est exceptionnelle.
Contenu réécrit : Analyse du rendu PilotScope
"PilotScope est un « super-administrateur » d'IA de base de données. Grâce à cette plate-forme, les ingénieurs en IA doivent uniquement se concentrer sur la conception d'algorithmes généraux pour mettre en œuvre le déploiement et l'application de différentes bases de données ; les utilisateurs de bases de données peuvent utiliser L'IA est pratique et efficace, tout comme l'appel d'API. " Zhu Rong, le responsable du projet, a déclaré que PilotScope avait conçu une base de données « zéro intrusion » et avait également conçu des mécanismes tels que la détection intelligente, la restauration et l'isolation. , pour réduire le risque d'illusion de l'IA et réaliser une amélioration intelligente tout en garantissant la stabilité de la base de données
Dans les circonstances actuelles, PilotScope a commencé des applications pilotes au sein d'Alibaba Cloud, et les technologies associées sont également mises à la disposition du monde extérieur via les communautés GitHub et Modelscope Gratuit et open source
VLDB est l'une des trois plus grandes conférences internationales sur les bases de données. Chaque année, elle n'inclut que de nouveaux résultats qui ont eu un impact important dans le monde universitaire et la pratique industrielle. La 50e conférence VLDB devrait se tenir à Guangzhou, en Chine, en août 2024
Vous trouverez ci-joint l'adresse open source :
https://github.com/alibaba/pilotscope
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Sujets chauds
L'auteur de ControlNet a encore un succès ! L'ensemble du processus de génération d'une peinture à partir d'une image, gagnant 1,4k étoiles en deux jours
Jul 17, 2024 am 01:56 AM
Il s'agit également d'une vidéo Tusheng, mais PaintsUndo a emprunté une voie différente. L'auteur de ControlNet, LvminZhang, a recommencé à vivre ! Cette fois, je vise le domaine de la peinture. Le nouveau projet PaintsUndo a reçu 1,4kstar (toujours en hausse folle) peu de temps après son lancement. Adresse du projet : https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Grâce à ce projet, l'utilisateur saisit une image statique et PaintsUndo peut automatiquement vous aider à générer une vidéo de l'ensemble du processus de peinture, du brouillon de ligne au suivi du produit fini. . Pendant le processus de dessin, les changements de lignes sont étonnants. Le résultat vidéo final est très similaire à l’image originale : jetons un coup d’œil à un dessin complet.
En tête de liste des ingénieurs logiciels d'IA open source, la solution sans agent de l'UIUC résout facilement les problèmes de programmation réels du banc SWE.
Jul 17, 2024 pm 10:02 PM
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 Les auteurs de cet article font tous partie de l'équipe de l'enseignant Zhang Lingming de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC), notamment : Steven Code repair ; doctorant en quatrième année, chercheur
Du RLHF au DPO en passant par TDPO, les algorithmes d'alignement des grands modèles sont déjà « au niveau des jetons »
Jun 24, 2024 pm 03:04 PM
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 Dans le processus de développement de l'intelligence artificielle, le contrôle et le guidage des grands modèles de langage (LLM) ont toujours été l'un des principaux défis, visant à garantir que ces modèles sont à la fois puissant et sûr au service de la société humaine. Les premiers efforts se sont concentrés sur les méthodes d’apprentissage par renforcement par feedback humain (RL
Travail posthume de l'équipe OpenAI Super Alignment : deux grands modèles jouent à un jeu et le résultat devient plus compréhensible
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une façon possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère
Une avancée significative dans l'hypothèse de Riemann ! Tao Zhexuan recommande fortement les nouveaux articles du MIT et d'Oxford, et le lauréat de la médaille Fields, âgé de 37 ans, a participé
Aug 05, 2024 pm 03:32 PM
Récemment, l’hypothèse de Riemann, connue comme l’un des sept problèmes majeurs du millénaire, a réalisé une nouvelle avancée. L'hypothèse de Riemann est un problème mathématique non résolu très important, lié aux propriétés précises de la distribution des nombres premiers (les nombres premiers sont les nombres qui ne sont divisibles que par 1 et par eux-mêmes, et jouent un rôle fondamental dans la théorie des nombres). Dans la littérature mathématique actuelle, il existe plus d'un millier de propositions mathématiques basées sur l'établissement de l'hypothèse de Riemann (ou sa forme généralisée). En d’autres termes, une fois que l’hypothèse de Riemann et sa forme généralisée seront prouvées, ces plus d’un millier de propositions seront établies sous forme de théorèmes, qui auront un impact profond sur le domaine des mathématiques et si l’hypothèse de Riemann s’avère fausse, alors parmi eux ; ces propositions qui en font partie perdront également de leur efficacité. Une nouvelle percée vient du professeur de mathématiques du MIT, Larry Guth, et de l'Université d'Oxford
Les articles arXiv peuvent être publiés sous forme de 'barrage', la plateforme de discussion alphaXiv de Stanford est en ligne, LeCun l'aime
Aug 01, 2024 pm 05:18 PM
acclamations! Qu’est-ce que ça fait lorsqu’une discussion sur papier se résume à des mots ? Récemment, des étudiants de l'Université de Stanford ont créé alphaXiv, un forum de discussion ouvert pour les articles arXiv qui permet de publier des questions et des commentaires directement sur n'importe quel article arXiv. Lien du site Web : https://alphaxiv.org/ En fait, il n'est pas nécessaire de visiter spécifiquement ce site Web. Il suffit de remplacer arXiv dans n'importe quelle URL par alphaXiv pour ouvrir directement l'article correspondant sur le forum alphaXiv : vous pouvez localiser avec précision les paragraphes dans. l'article, Phrase : dans la zone de discussion sur la droite, les utilisateurs peuvent poser des questions à l'auteur sur les idées et les détails de l'article. Par exemple, ils peuvent également commenter le contenu de l'article, tels que : "Donné à".
Le premier MLLM basé sur Mamba est là ! Les poids des modèles, le code de formation, etc. sont tous open source
Jul 17, 2024 am 02:46 AM
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. Introduction Ces dernières années, l'application de grands modèles de langage multimodaux (MLLM) dans divers domaines a connu un succès remarquable. Cependant, en tant que modèle de base pour de nombreuses tâches en aval, le MLLM actuel se compose du célèbre réseau Transformer, qui
La formation Axiom permet au LLM d'apprendre le raisonnement causal : le modèle à 67 millions de paramètres est comparable au niveau de mille milliards de paramètres GPT-4.
Jul 17, 2024 am 10:14 AM
Montrez la chaîne causale à LLM et il pourra apprendre les axiomes. L'IA aide déjà les mathématiciens et les scientifiques à mener des recherches. Par exemple, le célèbre mathématicien Terence Tao a partagé à plusieurs reprises son expérience de recherche et d'exploration à l'aide d'outils d'IA tels que GPT. Pour que l’IA soit compétitive dans ces domaines, des capacités de raisonnement causal solides et fiables sont essentielles. La recherche présentée dans cet article a révélé qu'un modèle Transformer formé sur la démonstration de l'axiome de transitivité causale sur de petits graphes peut se généraliser à l'axiome de transitivité sur de grands graphes. En d’autres termes, si le Transformateur apprend à effectuer un raisonnement causal simple, il peut être utilisé pour un raisonnement causal plus complexe. Le cadre de formation axiomatique proposé par l'équipe est un nouveau paradigme pour l'apprentissage du raisonnement causal basé sur des données passives, avec uniquement des démonstrations.
