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- グリコプロテオミクスの新しい手法、Fudan が Transformer と GNN に基づくハイブリッド エンドツーエンド フレームワークを開発、Nature サブジャーナルに掲載
- 編集者 | 大根の皮タンパク質のグリコシル化は、糖基によるタンパク質の翻訳後修飾であり、細胞のさまざまな生理学的および病理学的機能において重要な役割を果たします。グリコプロテオミクスは、液体クロマトグラフィーとタンデム質量分析 (MS/MS) 技術を組み合わせて、グリコシル化部位、グリコシル化レベル、糖構造に関する複合情報を取得する、プロテオーム内のタンパク質のグリコシル化の研究です。しかし、糖プロテオミクスのための現在のデータベース検索方法では、構造を決定するイオンの出現が限られているため、糖鎖構造を決定するのに苦労することがよくあります。スペクトル検索法は断片化強度を利用して糖ペプチドの構造同定を容易にすることができますが、スペクトル ライブラリー構築の難しさによりその応用が妨げられています。最新の研究では、復旦大学の研究者が、変換ベースの DeepGP を提案しました。
- AI 542 2024-08-06 08:31:22
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- 将来の衝突型加速器実験に向けてゲームのルールを変えるため、中国科学院と北京大学がAIを活用した噴射源識別技術を開発
- 円形電子陽電子衝突型加速器 (CEPC) でシミュレートされた二重噴射イベントの概略図。 (出典: 中国科学院高エネルギー物理学研究所) 編集者 | バイオレット クォークとグルーオンは、素粒子物理学の標準モデルでは、電子や光子とは異なり、空間と時間内を自由に移動することができません。陽子や中性子などの複合粒子に結合します。衝突型加速器実験で生成された高エネルギーのクォークまたはグルーオンは、複雑な相互作用を通じて多数の最終粒子に変換され、後者は元のクォークまたはグルーオンの運動方向に沿ってより小さな角度で放出されます。ジェット噴射とも呼ばれます。最近、中国科学院高エネルギー物理研究所の阮曼奇氏のチーム、北京大学の周晨氏のチーム、欧州原子核研究センターの研究員屈輝林氏がジェット源識別技術を提案した。
- AI 842 2024-08-06 06:55:12
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- 2000 年以降 CEO ヤン・フェンユー: イェール大学の医師が起業するために中国に戻り、初の「量産型」人型ロボットを 5 か月で構築 AI パイオニア
- 人類は、人工知能の分野で爆発的な進化を遂げており、テクノロジーを未知の領域に拡張するあらゆる段階が驚くべき注目を集めています。人工知能の限界を拡大する過程で、重要なトラックの技術的ルートには革新と意見の相違が共存します。テクノロジーの先駆者の判断と選択は、多くの追随者の足跡に影響を与えます。この1年間、当サイトは独占的にDark Side of the Moon、Shengshu Technology、Aishi Technology、Wuwen Core Domeなどの優良企業を皆様にご紹介し、今年初の「10,000字インタビュー台本」を皆様に提供してきました。インターネットの世界。技術的なロードマップがまだ収束していない段階で、私たちは真に信念、勇気、体系的な認識力を備えた AI 起業家のリーダーシップを見てきました。そこで「AIPioneers」を立ち上げます
- AI 1025 2024-08-06 01:57:02
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- アルゴリズム、システム、アプリケーション、3つの観点からハイブリッド専門家(MoE)を包括的に理解する
- LLM は非常に強力であり、LLM の持続的な拡大を達成するには、その効率を向上させる方法を見つけて実装する必要があります。ハイブリッド エキスパート (MoE) はこの方法の重要なメンバーです。最近、さまざまなテクノロジー企業が提案する新世代の大規模モデルでは、必ず Mixture of Experts (MoE) 手法が使用されています。ハイブリッド エキスパートの概念は、1991 年に論文「Adaptive Mixtures of Local Experts」で初めて誕生しました。それは 30 年以上にわたって広範囲に調査され、開発されてきました。近年、スパースゲート MoE の出現と発展により、特に Transformer に基づく大規模言語モデルと組み合わせた場合、30 年以上の歴史を持つこの種の技術は、
- AI 1080 2024-08-06 01:49:02
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- 究極の圧縮70倍!大きなモデルにチェックポイントがいくつあっても、心配する必要はありません。
- AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この論文の著者は全員、ファーウェイのノア研究所の出身であり、筆頭著者は Li Wenshuo であり、責任著者は Wang Yunhe と Chen Xinghao です。近年、関連チームは ICML、CVPR、NeurIPS、ICCV、ECCV などのトップカンファレンスで多くの代表的な作品を発表しています。
- AI 859 2024-08-06 01:46:42
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- NetEase Shufan のブランド戦略のアップグレード: 「製品 + エンジニアリング + 人材」が企業のデジタル インテリジェンスの競争力構築を支援
- インテリジェンスの波が到来しています。デジタル化とインテリジェンスは、人々の仕事と生活を変えるだけでなく、業界に無限の想像力をもたらします。 11月2日、「デジタルインテリジェンスが集い、新たな旅に出よう」をテーマとした2023年NetEase Digital+カンファレンスで、NetEase Shufanは新たなブランド戦略を発表し、同社を「デジタルインテリジェンスソフトウェア生産のリーダー」として位置付ける「製品 + エンジニアリング + 人材」を核とした新しいデジタル インテリジェンス ソフトウェア開発戦略を提案し、各組織に独自のデジタル インテリジェンス競争力を構築します。これを中心に、NetEase Shufanは、パートナーや顧客とともにデジタルインテリジェンスの新時代を勝ち取るために、製品、エコロジー、人材トレーニングなどの多分野および多次元のアップグレードとイノベーションをリリースしました。カンファレンスの冒頭、杭州市経済情報局副局長の楊暁勇氏はスピーチを行い、長年にわたり杭州市のデジタル経済の構築に対するNetEaseの重要な貢献を確認し、NetEaseのデジタル経済は次のように述べた。
- AI 935 2024-08-06 00:59:02
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- たった今、Google が基本的な世界モデル、つまりインタラクティブな仮想世界を生成できる 11B パラメータをリリースしました。
- ワンクリックでプレイ可能なゲームワールドを生成します。公開されてからまだ 2 週間しか経っていませんが、Google の世界モデルも登場し、その機能はさらに強力になっているようです。生成される仮想世界は「自律的で制御可能」です。たった今、Google は生成 AI の新しいパラダイム、生成インタラクティブ環境 (Genie、生成インタラクティブ環境) を定義しました。 Genie は、1 つの画像プロンプトからプレイ可能なインタラクティブな環境を生成できる 110 億パラメータのベース ワールド モデルです。私たちは、これまで見たことのない画像を表示させて、私たち自身の想像上の仮想世界と対話することができます。合成画像、写真、さらには手描きのスケッチであっても、Genie はそれらから無限の再生可能な世界を生成できます。ゲ
- AI 851 2024-08-06 00:18:32
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- 中国人初のノーベル賞受賞者、李宗道氏が98歳で死去
- 中国人初のノーベル賞受賞者であるリー・ツンダオ氏が8月4日、米国サンフランシスコで98歳で死去した。 Tsung-Dao Lee 氏 (リー・ツンダオ) は 1926 年 11 月 24 日生まれ。彼は中国系アメリカ人の物理学者であり、パリティ非保存、リー・ヤンの定理、素粒子物理学、相対論的重イオンの研究で有名です。 (RHIC) 物理学、および非トポロジカル ソリトンの研究で知られています。ツンダオ・リーはコロンビア大学の名誉教授で、1953 年から 2012 年に退職するまで教えていました。李宗道氏と楊晟寧氏はともに中国人初のノーベル賞受賞者である。 1957年、31歳のリー・ツンダオと35歳のヤン・チェンニンは、「(弱い相互作用における)パリティ非保存の法則とその結果得られた多くの発見に関する研究」で共同でノーベル賞を受賞した。素粒子のこと。」
- AI 938 2024-08-05 22:52:42
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- OpenAIを辞めて無職になったKarpathyさんが新たに大規模なモデルプロジェクトを立ち上げたところ、星の数は1日で1000個を超えた。
- 仕事がなくても「やらなければいけない」。休みが取れないアンドレイ・カルパシーさん、新たなプロジェクトを立ち上げました!ここ数日間、OpenAI は非常に活発でした。まず、AI の第一人者である Andrej Karpathy が正式に辞任を発表し、次にビデオ生成モデルの Sora が AI 界に衝撃を与えました。 OpenAIからの離脱を発表した後、Karpathy氏は「今週は休める」とツイートした 出典: https://twitter.com/karpathy/status/1757986972512239665 何もすることがないこの状態は、Musk氏さえ羨ましがるほどだ(Iamenvious)。でも、カルパシーが休暇をとると本気で思っているなら、それはちょっと言いすぎだ
- AI 593 2024-08-05 22:09:42
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- OpenDevin が大規模モデルのエージェント開発者必読の技術レポートをリリースしました
- 人気の汎用大型モデルエージェントプラットフォーム。今年3月、「世界初のAIソフトウェアエンジニア」デビン氏がAIサークルを爆発させた。これまでの AI プログラミング アシスタントとは異なり、Devin はプログラミングを支援する役割を果たすだけでなく、開発プロジェクト全体を独立してエンドツーエンドで完了することができます。 Devin の誕生により、大型モデルのエージェントの強力な機能を理解できるようになりました。すぐに、これをコピーしようとする多くのオープンソース プロジェクトが業界に現れましたが、その中でも OpenDevin が際立って最も注目を集めました。 OpenDevin は、ソフトウェアを通じて世界と対話する汎用エージェントを開発するためのプラットフォームです。その機能には、大規模モデルのエージェント、インターフェイス、および環境間の対話メカニズムが含まれます。
- AI 1249 2024-08-05 21:40:01
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- 人間の好みを最適化するアルゴリズムはどれが優れていますか?マスターに従って DPO、IPO、KTO を理解する
- モデルが生成したコンテンツの相対的な品質について人間によるラベルを収集し、人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) を通じてこれらの好みに適合するように教師なし大規模言語モデルを微調整するアプローチは、会話型 AI の開発を大きく前進させました。ただし、RLHF は複雑で不安定なプロセスであることが多いため、最適化関数を直接使用して人間の好みをモデルの結果と一致させる研究が最近のホットな問題になっています。この記事は、今日の一般的な 3 つの人間の好みの最適化アルゴリズムのパフォーマンスを比較する、huggingface に関するブログです。著者らは、さまざまなモデルとさまざまなハイパーパラメータを使用して、強化学習 (または好みの調整) を行わずに言語モデルを調整するための 3 つの実現可能な方法を評価するために、広範な実験を実施しました。これ
- AI 906 2024-08-05 21:19:22
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- 「両方の長所」、分子をゼロから設計、化学言語モデリング用のディープラーニング アーキテクチャ S4
- 編集者 | KX ジェネレーティブ ディープ ラーニングは医薬品設計を再構築しています。分子を分子の文字列として生成する化学言語モデル (CLM) は、このプロセスにとって特に重要です。最近、オランダのアイントホーフェン工科大学の研究者は、最新の深層学習アーキテクチャ (S4) を新規医薬品設計に導入しました。構造化状態空間シーケンス (S4) モデルは、シーケンスのグローバルな特性を学習する際に優れたパフォーマンスを発揮します。では、S4 はゼロから設計された化学言語モデリングを進めることができるでしょうか。この質問に答えるために、研究者らは、さまざまな創薬タスクに関して S4 と最先端の CL を体系的に比較しました。
- AI 1043 2024-08-05 20:58:22
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- 大規模なモデルの圧縮および量子化スキームを選択するにはどうすればよいですか? Wuwen Core Dome の Qllm-Eval 定量化スキームの包括的な評価: マルチモデル、マルチパラメータ、多次元
- Transformer アーキテクチャに基づく大規模な言語モデルは、さまざまなベンチマーク テストで優れたパフォーマンスを示していますが、パラメータのスケールが数百億、数千億、さらには数兆のオーダーになると、サービス コストが高くなります。たとえば、GPT-3 には 1,750 億のパラメーターがあり、FP16 ストレージを使用し、モデル サイズは約 350 GB ですが、他の GPU やエッジ デバイスは言うまでもなく、Nvidia の最新の B200 GPU でさえメモリが 192 GB しかありません。大規模モデルの圧縮とは、大規模なモデルを「ダウンサイジング」し、リソースに制約のあるシナリオに挿入して、モデルのストレージ、メモリ アクセス、およびコンピューティングのオーバーヘッドを削減することを意味します。モデルのパフォーマンスをできるだけ損なうことなく、大規模なモデルの推論スループットを向上させ、大規模なモデルを IoT エッジ デバイス、組み込みロボット、オフライン モバイル アプリケーションなどで使用できるようにします。
- AI 740 2024-08-05 20:56:12
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- 大規模なモデルの微調整は人間のデータに依存する必要がありますか? DeepMind: フィードバックを伴う自己トレーニングの方が良い
- 主に人間が生成したデータに依存して大規模モデルを微調整する現在の一般的な慣行に直面して、Google DeepMind はこの依存性を軽減するより効率的な方法を模索しました。皆さんも私もおわかりのように、大規模言語モデル (LLM) は深層学習の状況を変え、人間品質のテキストを生成し、さまざまな言語タスクを解決する優れた機能を実証しています。業界は人間が収集したデータを監視しながら微調整することで特定のタスクのパフォーマンスをさらに向上させてきましたが、高品質の人間データを取得することは大きなボトルネックに直面しています。これは、多大なリソースと専門知識を必要とする複雑な問題の解決を伴うタスクに特に当てはまります。どうやって解決すればいいでしょうか?モデルによって生成された合成データは、データの品質が維持されている限り、スケーラブルでコスト効率の高い潜在的な代替手段です。
- AI 1002 2024-08-05 20:48:40
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- 新しい品質と計算能力の共鳴の統合: Bose Quantum が新世代の 550 計算量子ビット コヒーレント光量子コンピューターをリリース
- 2024年4月18日、北京Bose Quantum Technology Co., Ltd.(以下、「Bose Quantum」)は、北京市望京で「新しい品質の統合と共鳴の共鳴」をテーマとした2024年新製品発表会を成功裡に開催した。パウンド氏は、550 の計算量子ビットを備えた新世代のコヒーレント光量子コンピューター「Tiangong Quantum Brain 550W」や、量子コンピューティングと AI の統合を完全に実証し、実用的な量子コンピューティング。 2024 年には、量子技術が将来の産業と新たな生産力の発展の重要な部分となることが、北京の将来の産業配置によって明確に示唆されています。
- AI 1317 2024-08-05 20:43:00