


Google utilise un grand modèle pour entraîner un chien robot à comprendre des instructions vagues et est impatient de partir en pique-nique
Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2306.07580 Site Web du projet : https://saytap.github.io/
Suivez des commandes simples et directes
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Dans la fabrication moderne, une détection précise des défauts est non seulement la clé pour garantir la qualité des produits, mais également la clé de l’amélioration de l’efficacité de la production. Cependant, les ensembles de données de détection de défauts existants manquent souvent de précision et de richesse sémantique requises pour les applications pratiques, ce qui rend les modèles incapables d'identifier des catégories ou des emplacements de défauts spécifiques. Afin de résoudre ce problème, une équipe de recherche de premier plan composée de l'Université des sciences et technologies de Hong Kong, Guangzhou et de Simou Technology a développé de manière innovante l'ensemble de données « DefectSpectrum », qui fournit une annotation à grande échelle détaillée et sémantiquement riche des défauts industriels. Comme le montre le tableau 1, par rapport à d'autres ensembles de données industrielles, l'ensemble de données « DefectSpectrum » fournit le plus grand nombre d'annotations de défauts (5 438 échantillons de défauts) et la classification de défauts la plus détaillée (125 catégories de défauts).

La communauté ouverte LLM est une époque où une centaine de fleurs fleurissent et s'affrontent. Vous pouvez voir Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 et bien d'autres. excellents interprètes. Cependant, par rapport aux grands modèles propriétaires représentés par le GPT-4-Turbo, les modèles ouverts présentent encore des lacunes importantes dans de nombreux domaines. En plus des modèles généraux, certains modèles ouverts spécialisés dans des domaines clés ont été développés, tels que DeepSeek-Coder-V2 pour la programmation et les mathématiques, et InternVL pour les tâches de langage visuel.

Pour l’IA, l’Olympiade mathématique n’est plus un problème. Jeudi, l'intelligence artificielle de Google DeepMind a réalisé un exploit : utiliser l'IA pour résoudre la vraie question de l'Olympiade mathématique internationale de cette année, l'OMI, et elle n'était qu'à un pas de remporter la médaille d'or. Le concours de l'OMI qui vient de se terminer la semaine dernière comportait six questions portant sur l'algèbre, la combinatoire, la géométrie et la théorie des nombres. Le système d'IA hybride proposé par Google a répondu correctement à quatre questions et a marqué 28 points, atteignant le niveau de la médaille d'argent. Plus tôt ce mois-ci, le professeur titulaire de l'UCLA, Terence Tao, venait de promouvoir l'Olympiade mathématique de l'IA (AIMO Progress Award) avec un prix d'un million de dollars. De manière inattendue, le niveau de résolution de problèmes d'IA s'était amélioré à ce niveau avant juillet. Posez les questions simultanément sur l'OMI. La chose la plus difficile à faire correctement est l'OMI, qui a la plus longue histoire, la plus grande échelle et la plus négative.

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

Editeur | ScienceAI Sur la base de données cliniques limitées, des centaines d'algorithmes médicaux ont été approuvés. Les scientifiques se demandent qui devrait tester les outils et comment le faire au mieux. Devin Singh a vu un patient pédiatrique aux urgences subir un arrêt cardiaque alors qu'il attendait un traitement pendant une longue période, ce qui l'a incité à explorer l'application de l'IA pour réduire les temps d'attente. À l’aide des données de triage des salles d’urgence de SickKids, Singh et ses collègues ont construit une série de modèles d’IA pour fournir des diagnostics potentiels et recommander des tests. Une étude a montré que ces modèles peuvent accélérer les visites chez le médecin de 22,3 %, accélérant ainsi le traitement des résultats de près de 3 heures par patient nécessitant un examen médical. Cependant, le succès des algorithmes d’intelligence artificielle dans la recherche ne fait que le vérifier.

Editeur | KX À ce jour, les détails structurels et la précision déterminés par cristallographie, des métaux simples aux grandes protéines membranaires, sont inégalés par aucune autre méthode. Cependant, le plus grand défi, appelé problème de phase, reste la récupération des informations de phase à partir d'amplitudes déterminées expérimentalement. Des chercheurs de l'Université de Copenhague au Danemark ont développé une méthode d'apprentissage en profondeur appelée PhAI pour résoudre les problèmes de phase cristalline. Un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur formé à l'aide de millions de structures cristallines artificielles et de leurs données de diffraction synthétique correspondantes peut générer des cartes précises de densité électronique. L'étude montre que cette méthode de solution structurelle ab initio basée sur l'apprentissage profond peut résoudre le problème de phase avec une résolution de seulement 2 Angströms, ce qui équivaut à seulement 10 à 20 % des données disponibles à la résolution atomique, alors que le calcul ab initio traditionnel

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

Auteur | Rédacteur Bai Fan, Université chinoise de Hong Kong | ScienceAI Récemment, l'Université chinoise de Hong Kong et Zhiyuan ont proposé conjointement la série de travaux M3D, comprenant M3D-Data, M3D-LaMed et M3D-Bench, pour promouvoir les images médicales 3D. de tous les aspects des ensembles de données, des modèles et des évaluations. Développement d'analyses. (1) M3D-Data est actuellement le plus grand ensemble de données d'images médicales 3D, comprenant M3D-Cap (120 000 paires d'images et de textes 3D), M3D-VQA (510 000 paires de questions et réponses), M3D-Seg (150 000 paires de masques 3D), M3D-RefSeg ( Segmentation d'inférence 3K) au total quatre sous-ensembles de données. (2) M3D-LaMed est actuellement le grand modèle médical multimodal 3D le plus polyvalent pouvant
