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- WAIC 2024 Embodied Intelligence Collection|トップ著名人が集結、あらゆるカテゴリーの成果を展示:身体性インテリジェンス技術の革新がAIロボットの新時代を開く
- 身体化インテリジェンス: インテリジェント ロボットの新時代 身体化インテリジェンス産業は、人工知能とロボット工学という 2 つの最先端技術の徹底的な統合と開発を代表しており、ロボットが知覚、認知、ロボット工学の連携を通じて環境との自然な相互作用を実現できるようにします。アクション。具現化の台頭は、人工知能が単一の情報処理からより複雑で多次元のシーンフィールドに移行し、インテリジェントシステムと人間社会の深い統合の新時代を開くことを意味します。身体性知能の主要な課題、応用シナリオ、最先端の成果 2024 年世界人工知能会議および人工知能のグローバル ガバナンスに関するハイレベル会議 (以下、「WAIC2024」という) では、身体性知能の開発動向に深く焦点が当てられます。 、主要なフォーラムと豊富なインテリジェント ロボットを備えた革新的な成果の展示は、身体化インテリジェンス産業の巨大な発展の可能性を垣間見ることができ、インテリジェント ロボットの時代を共同で描くことができます。
- AI 948 2024-07-18 00:17:51
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- これらの機能により、ChatGPT デスクトップ アプリは Web サイトよりも優れています
- macOS 用 ChatGPT アプリのおかげで、Mac 上のどのウィンドウからでも ChatGPT を起動し、音声モードを使用できるようになりました。 OpenAI はまた、スクリーンショットやアクセス権など、Web サイトでは利用できないいくつかのメディア添付オプションをアプリに追加しました。
- AI 1297 2024-07-17 22:50:21
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- オープンソース AI ソフトウェア エンジニアのリストのトップに立つ UIUC のエージェントレス ソリューションは、SWE ベンチの実際のプログラミングの問題を簡単に解決します
- 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、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校 (UIUC) の Zhang Lingming 教師のチームのメンバーです。博士課程4年、研究者
- AI 1237 2024-07-17 22:02:05
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- SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
- 編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
- AI 1320 2024-07-17 18:37:10
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- マルチモーダル リモート センシング大型モデルの探索と実践、Ant Group のリモート センシング大型モデル責任者、Wang Jian が詳細な解釈をもたらします
- 7月5日、世界人工知能会議組織委員会事務局と上海市徐匯区人民政府の指導の下、2024年WAICユンファン賞と人工知能ユースが上海人工知能研究所、当サイト、グローバル大学人工知能学術同盟フォーラムは無事に開催されました。このフォーラムには、スタンフォード大学、オックスフォード大学、UCLA、カリフォルニア大学、チューリッヒ工科大学、香港大学、清華大学、北京大学など、国内外の大学、研究機関、企業からの30人以上のユンファン卒業生と新規卒業生が集まりました。 、上海交通大学などの受賞者はオフラインで会議に出席し、国際的な若手AI科学者の知恵を集め、AI能力の限界を積極的に探求し、中国のAI開発青写真に新たなエネルギーを貢献した。アントグループのリモートセンシング大型モデル責任者、王建作氏が2024年のWAIC雲帆を務める
- AI 751 2024-07-17 18:03:14
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- Quark、「スーパー検索ボックス」をバージョンアップし、AI検索を中心としたワンストップAIサービスを開始
- 大規模モデルの時代に、生成 AI は検索製品にどのような革命をもたらすのでしょうか?アリババ・インテリジェント・インフォメーション・ビジネス・グループの子会社であるクオークは「質問に答えるために手を挙げた」。クォークは7月10日、「スーパー検索ボックス」をバージョンアップし、AI検索を中心としたワンストップAIサービスを開始し、検索・作成・要約から編集・保管・共有までの統合的な情報サービス価値をユーザーに提供した。新しい AI 検索ボックスにより、過去の回答、作成、要約が可能になり、キーワードに基づいて Web サイトのリストを並べ替えることができます。繰り返しの選択、クリック、読み取り、および多数の無関係な結果は、ユーザーが効率的に情報を取得する際の障害となっており、複雑な質問に対して満足のいく答えを得るのは困難です。 AI テクノロジーの飛躍により、検索における新たな価値が生まれました。ユーザーがQuarkバージョン7.0の検索を開く
- AI 624 2024-07-17 17:43:33
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- すべての生徒に必須の AI ツールとヒント
- 学生は AI をいくつかの賢い方法で使用して、学習を改善し、より効率的に作業することができます。現時点では、メモ取りや個別指導など、学生が使用できる AI ツールが山ほどあります。しかし、学生にとって最適な AI ツールはどれでしょうか?
- AI 1312 2024-07-17 16:49:04
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- 言語モデルを完全に変更します。新しいアーキテクチャ TTT は Transformer を上回り、ML モデルは RNN 隠れ状態を置き換えます。
- 125Mから1.3Bの大型モデルまで性能が向上しました。ついにこんなことが起こったなんて信じられない。新しいラージ言語モデル(LLM)アーキテクチャは、これまでAI分野で普及してきたTransformerに代わるものとして期待されており、そのパフォーマンスはMambaよりも優れています。今週月曜日、Test-TimeTraining (TTT) に関する論文が人工知能コミュニティで話題になりました。論文リンク: https://arxiv.org/abs/2407.04620 この研究の著者は、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、カリフォルニア大学サンディエゴ校、メタの出身者です。彼らは、RNN の隠れた状態を機械学習モデルに置き換える新しいアーキテクチャ TTT を設計しました。モジュール
- AI 849 2024-07-17 16:08:17
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- 単著論文、Google は密なフィードフォワードと疎な MoE を超える数百万の専門家の混合を提案
- 計算効率を維持しながら、Transformer をさらに拡張する可能性を解き放ちます。標準の Transformer アーキテクチャのフィードフォワード (FFW) 層では、隠れ層の幅が増加するにつれて、計算コストとアクティベーション メモリが直線的に増加します。大規模言語モデル (LLM) のサイズが増大し続けるにつれて、モデル サイズを計算コストから分離するスパース混合エキスパート (MoE) アーキテクチャがこの問題を解決する実現可能な方法になりました。多くの新しい MoE モデルは、同じサイズでより優れたパフォーマンスとより強力なパフォーマンスを実現できます。最近発見された細粒度 MoE のスケーリング則は、粒度が高いほどパフォーマンスが向上することを示唆しています。ただし、既存の MoE モデルは、計算と最適化の課題により、少数の専門家に限定されています。
- AI 659 2024-07-17 14:34:17
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- 公理的トレーニングにより、LLM は因果推論を学習できます。6,700 万個のパラメータ モデルは、1 兆個のパラメータ レベル GPT-4 に匹敵します。
- LLM に因果連鎖を示すと、LLM は公理を学習します。 AI はすでに数学者や科学者の研究を支援しています。たとえば、有名な数学者のテレンス タオは、GPT などの AI ツールを活用した研究や探索の経験を繰り返し共有しています。 AI がこれらの分野で競争するには、強力で信頼性の高い因果推論能力が不可欠です。この記事で紹介する研究では、小さなグラフでの因果的推移性公理の実証でトレーニングされた Transformer モデルが、大きなグラフでの推移性公理に一般化できることがわかりました。言い換えれば、Transformer が単純な因果推論の実行を学習すると、より複雑な因果推論に使用できる可能性があります。チームが提案した公理的トレーニング フレームワークは、デモンストレーションのみで受動的データに基づいて因果推論を学習するための新しいパラダイムです。
- AI 1478 2024-07-17 10:14:38
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- AIに関わりたいなら、高校でデータサイエンスを勉強するな:アルトマン氏とマスク氏がついに合意
- 高校でデータサイエンスを学ぶことは数学に取って代わることができるか? このテーマに関する議論はAI界にも広がっています。 AIの発展には基礎教育を強化しないと手遅れになります。大型模型技術が急速に発展し、企業が熾烈な競争を繰り広げている一方で、数学を中心に将来の人材について懸念を表明する人もいる。最近、カリフォルニア大学 (UC) システムが新入生向けに基礎的な数学の基準を設定したというニュースで大騒ぎを引き起こしました。全国的に数学の得点が低下しているため、一部の教育者は、より多くの生徒を惹きつけ、ますますデータに依存する未来に向けた関連スキルの開発を支援するために、代数学を中心とした標準的な数学教育は改革する必要があると考えています。一部の組織によると、少なくとも 17 の州が高校の数学教育の要素の可能性として「データ サイエンス」を取り入れているとのことです。
- AI 1029 2024-07-17 09:11:51
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- Xiaomiハッカソン終了、大型モデル「スマートヘルメット」が優勝
- 2024年7月9日、Xiaomiグループ技術委員会が主催するXiaomi 2024第5回ハッカソン「無限の創造、無限の創造」コンテストの授賞式が北京で開催され、Xiaomiの年次イノベーションコンテストは成功裡に閉幕した。このコンテストは、北京のメイン会場と武漢、南京、上海、深センの 4 つの地方サブ会場で 48 時間のオフライン集中コーディングの形式で行われ、11 の主要部門の 319 人の Xiaomi エンジニアが共同で 63 の創造的なプロジェクトを制作しました。 31 件の特許出願が提出され、出願者数と地域を越えたチームの数は過去最高に達しました。授賞式で、Xiaomi Groupの副社長であり、同グループ技術委員会の委員長でもあるQu Heng氏は、「今回のハッカソンは、過去5年間で最大規模である」と述べた。
- AI 1318 2024-07-17 09:07:55
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- 映像生成の新しい会社!マール賞と清華特別賞を受賞した曹岳が起業、「ベンチャーキャピタルの女王」がそれに賭けた
- ダークサイド・オブ・ザ・ムーンの後、邪悪なビジョンを持つ「ベンチャーキャピタルの女王」Xu Xinは、別のAIGCスタートアップ企業に投資しました。最近、Capital Today が主要市場チームを解雇したという噂が業界の注目を集めています。 7月10日夜、Capital Today Groupの社長Xu Xin氏は、WeChat Momentsでこの噂に個人的に反論し、2024年5月にCapital TodayがSandAIの初期資金調達ラウンドを主導したという投資ニュースを明らかにした。 IT Orangeのデータによると、Beijing SandAIは2023年に設立され、「世界で影響力のあることをする」ことを目指すAIスタートアップ企業だ。現在、SandAI は OpenAISOra と同様のビデオ生成技術に主に焦点を当てており、ユーザーに効率的で便利なビデオ生成サービスを提供しています。同社の創設者兼CEOのCao Yueは、Wang Hui Wen Chuangの元従業員でした。
- AI 694 2024-07-17 07:02:39
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- ロボットにはGemini 1.5 Proが搭載されており、訪問後のコンシェルジュや案内を行うことができる。
- ロングコンテキストの大規模モデルは、ロボットが世界を理解するのに役立ちます。最近、Google DeepMind が突然ロボットを披露し始めました。このロボットは人間の指示に簡単に従い、視覚的なナビゲーションを実行し、常識的な推論を使用して 3 次元空間内の経路を見つけることができます。最近Googleから発売された大型モデルのGemini 1.5 Proを採用しています。従来の AI モデルを使用する場合、コンテキスト長の制限によりロボットが環境の詳細を思い出すのが難しいことがよくありますが、Gemini1.5Pro の 100 万レベルのトークン コンテキスト長により、ロボットに強力な環境記憶機能が提供されます。実際のオフィスのシナリオでは、エンジニアはロボットを特定のエリアに誘導し、「ルイスのデスク」や「一時的なデスクエリア」など、思い出すための重要な場所にマークを付けました。転送完了
- AI 1085 2024-07-17 05:58:40
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- ICLR2024 | Harvard FairSeg: セグメンテーション アルゴリズムの公平性を研究するための最初の大規模な医療セグメンテーション データセット
- 著者 | 編集者 Tian Yu | Baicai Ye 近年、医療モデルの公平性は人々の健康と生活にとって重要であるため、特に医療分野で人工知能モデルの公平性の問題がますます注目されています。公平な学習研究を進めるには、高品質の医療公平データセットが必要です。既存の医療公平性データ セットはすべて分類タスクを目的としており、医療セグメンテーションに使用できる公平性データ セットはありません。ただし、医療セグメンテーションは、分類と同様に非常に重要な医療 AI タスクである場合もあります。臨床医が評価する臓器異常に関する詳細な空間情報を提供できるため、分類よりも優れています。最新の研究では、ハーバード大学のハーバード眼科
- AI 1304 2024-07-17 05:46:46