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- 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。投稿メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事の著者チームはスタンフォード大学であり、共同筆頭著者チームは Mert Yuksekgonul、Federico Bianchi、Joseph Boen、Sheng Liu、Zhi Huang Mer です。
- AI 1285 2024-07-11 15:46:56
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- 実物大の万能人型ロボット Qinglong が WAIC でデビューし、身体化された知能の時代への突入を加速
- 7月4日午後、世界人工知能会議組織委員会事務局の指導の下、世界人工知能会議組織委員会事務局が主催し、国家地方ヒューマノイドロボットイノベーションセンターと中国電子学会が主催して、このサイト「ロボット技術と応用」 本誌との共催による2024年WAIC世界人工知能会議ヒューマノイドロボットと身体性知能開発フォーラムが7月4日午後、上海万博展示コンベンションセンターで開催される。このフォーラムには、人型ロボットと身体化知能分野の国内外の学者、企業代表者、開発者代表者12名が招待され、基調報告、技術共有、円卓会議が行われ、人型ロボットの革新的な成果が発表されました。このフォーラムには、人型ロボットと身体化知能の分野で 200 名を超える専門家の聴衆が集まり、それらは複数のライブ放送プラットフォームを通じてオンラインで視聴されました。
- AI 1143 2024-07-11 14:03:36
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- RAG の 12 の問題点を数え上げ、NVIDIA シニア アーキテクトが解決策を教える
- 検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは?」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション
- AI 742 2024-07-11 13:53:01
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- Nature サブジャーナル、精度 96% の AI が配列からタンパク質とリガンドの相互作用を予測
- Editor | Radish Skin 医薬品開発では、タンパク質に対する小分子リガンドの結合親和性と機能的影響を決定することが重要です。現在の計算手法では、これらのタンパク質とリガンドの相互作用特性を予測できますが、高解像度のタンパク質構造がなければ、多くの場合、精度が失われ、機能的効果を予測できません。モナシュ大学とグリフィス大学の研究者は、物理化学的制約を組み合わせて配列データから相互作用フィンガープリントを直接解読するフレームワークである PSICHIC (PhySIcoCHhemICal Graph Neural Network) を開発しました。これにより、PSICHIC がデコードできるようになります
- AI 808 2024-07-11 12:56:20
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- キュウリの皮をむいたり、服をその場でたたむ、かつて人気を博した髭剃りロボットが再び進化し、Qiongche の知的頭脳が体現されました。
- 7 月 4 日、2024 年世界人工知能会議で、身体化知能企業 Qiongche Intelligent Noematrix (ブース番号: H1-A715) は、大規模な身体化知能モデルの実装を加速するための Qiongche Embodied Brain NoematrixBrain の立ち上げを発表しました。物理的なロボットと組み合わせて、Qiongche は完全にオープンな環境で聴衆に至近距離で「投げるだけで折りたためる服の折りたたみ」(物体の操作の無限の自由、人間に匹敵する複雑な物体の理解)と「 「食べるキュウリの皮むき」などの画期的な技術(不規則な曲面操作、人間レベルを超えた精度)や家庭の床掃除などの実用化。これらのリアルタイムのデモンストレーションと現実のインタラクションを通じて、身体化された脳の世界が実現します。
- AI 494 2024-07-11 12:42:40
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- Alipay AIの新たな進歩:大規模なマルチモーダル医療モデルをリリースし、20機関とのAI医療共同構築計画を開始
- 7 月 5 日、2024 年世界人工知能会議の「信頼できる大型モデル フォーラム」で、アリペイは医療分野における AI テクノロジーのレイアウトにおける最新の進歩、つまりマルチモーダル医療大型モデルのリリースを発表しました。同時に、オールインワンマシンや信頼できるクラウドなど、医療用の信頼できるモデルも新たに発売されます。このイベントで、アリペイはまた、人民医学出版社、北京大学健康科学センター、浙江省衛生委員会を含む20機関とAI医療共同構築計画を共同で立ち上げ、AIデジタルインテリジェンス技術基盤と革新的なアプリケーションサービスを共同で検討した。 Alipay のマルチモーダル医療モデルが発表 半年以上のテストと改良を経て、Alipay 医療モデルが正式に発表されました。これは中国初のマルチモーダル医療モデルの 1 つです。 Ant Groupの大型モデルアプリケーション部門のゼネラルマネージャーであるGu Jinjie氏は、その背後にあるプロセスを紹介しました。
- AI 577 2024-07-11 12:21:59
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- Nature サブジャーナル、AlphaFold よりも優れた全原子サンプリング、ペプチド構造を予測する AI 手法
- 編集者 | 大根の皮の深層学習法は、生体分子構造の単一状態予測において大きな進歩をもたらしました。ただし、生体分子の機能は、生体分子が取り得る立体構造の範囲によって異なります。これは、さまざまな生物学的プロセスに関与し、治療薬として非常に興味深い分子である非常に柔軟な分子の一種であるペプチドに特に当てはまります。トロント大学のフィリップ M. キムとオサマ アブディンは、入力ペプチドの許容立体構造空間から直接全原子サンプリングを可能にする伝達可能な生成モデルである PepFlow を開発しました。研究者らは拡散フレームワークでモデルをトレーニングし、その後、等価フローを立体構造サンプリングに使用しました。一般化された全原子モデリングの法外なコストを克服するために、彼らは生成プロセスをモジュール化し、スーパーネットワークを統合して配列固有のネットワークパラメーターを予測しました。
- AI 972 2024-07-11 11:49:39
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- 「Zi Yue」教育モデルが世界人工知能会議に再登場、NetEase Youdao が 10 個以上の AI 教育ブラックテクノロジーとともに登場。
- 7 月 4 日、2024 年世界人工知能会議が上海で開幕しました。教育テクノロジー企業の NetEase Youdao は、新しい AI 大型モデル学習ハードウェア「Youdao Dictionary Pen X7」を見事に発表し、Dictionary Pen による総合家庭教師の新時代の幕開けを告げました。 Youdao ブースでは、デビュー作の Youdao Dictionary Pen X7 に加えて、一連の目を引くイノベーションが展示されていました。リスニングツールとスピーキングコーチの両方である聴覚の宝物E6Pro、世界初のバーチャル口腔家庭教師HiEcho、楽しいダイナミックスクリーンを備えた初の高度に統合されたインテリジェントスポーツ端末、および国内初の大規模教育に基づいたその他10製品モデル「Zi Yue」 Yuzhuan の最新アプリケーションは見事なデビューを果たし、教育テクノロジーの統合と革新における NetEase Youdao の奥深さを実証しています。
- AI 1322 2024-07-11 10:51:34
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- ファーウェイクラウドディレクターのリビン氏:困難なことを実行し、困難な問題を解決するPanguモデルは、「知恵」で何千もの業界を再構築する
- 7月5日、2024年世界人工知能会議および人工知能グローバルガバナンスに関するハイレベル会議「盤古モデルが何千もの産業を再形成する」サブフォーラムが上海万博センターで開催された。 「Panguの大規模モデルは、インテリジェンスによって困難な問題を解決し、何千もの産業を再構築する」という基調講演で、ファーウェイクラウドマーケティング部門ディレクターのDong Libin氏は、出席した人工知能分野のトップ専門家や業界リーダー100人以上とPanguの洞察を共有した。ラージ モデル 5.0 と盤古ラージ モデルの新機能は、高速鉄道、鉄鋼、工業デザイン、建築設計、気象学などの分野に浸透し、何千もの業界のアプリケーションの進歩を再構築しました。彼は、Pangu Large Model 5.0 はより多くのモードを採用しており、
- AI 492 2024-07-10 17:11:36
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- AIの主戦場にはWankaが標準構成:国産GPU Wanka WanPクラスタ登場!
- ScalingLaw は引き続き成果を上げており、大規模モデルの拡張にコンピューティング能力がほとんど追いつきません。 「規模が大きくなればなるほど、計算能力が高まり、効果が高まる」というのが業界標準になっています。主流の大規模モデルのパラメータ数が数百億から 1 兆 8,000 億に増加するまでにわずか 1 年かかりました。META、Google、Microsoft などの大手企業も、2022 年から 15,000 枚を超えるカードを備えた超大規模クラスターを構築しています。 「Wanka は AI の主戦場の標準となっています。しかし、中国には国産の GPU Wanka クラスターがわずかしかありません。」業界のギャップである超多用途性を備えた超大規模なWankaクラスターが存在します。国産 GPU Wanka WanP クラスタがデビューすると、当然のことながら業界で大きな注目を集めました。 7 月 3 日、Moore Thread は上海で AI の主力製品を発表しました
- AI 798 2024-07-10 15:07:26
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- Ant Bailing 大規模モデルの最新の進歩: すでにネイティブのマルチモーダル機能を備えています
- 7 月 5 日、2024 年世界人工知能会議の「信頼できる大規模モデルは産業のイノベーションと開発に役立つ」フォーラムで、アント グループは自社開発の Bailing モデルの最新の研究開発の進捗状況を発表しました。Bailing モデルには次のような機能があります。 「聞く」、「話す」、「描く」というネイティブのマルチモーダル機能により、オーディオ、ビデオ、画像、テキストなどのマルチモーダル データを直接理解してトレーニングできます。ネイティブ マルチモダリティは、AGI を実現する唯一の方法であると考えられています。中国では、この機能を実現しているのは少数の大手モデル メーカーだけです。記者はカンファレンスでのデモンストレーションから、マルチモーダル技術によって大型モデルをより人間らしく感じさせることができることを理解した。
- AI 566 2024-07-10 15:06:57
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- わずか数秒でタンパク質の動態情報を正確に推定できる山東大学、北京工業大学などのAIモデルRMSF-netがNatureサブジャーナルに掲載されました。
- 編集者 | KX タンパク質のダイナミクスは、そのメカニズムを理解するために重要です。ただし、タンパク質の動態情報をコンピューターで予測することは困難です。今回、山東大学、BioMap、北京工業大学、湖北医科大学、寧夏医科大学、キングアブドラ科学技術大学(KAUST)の研究チームは、これまでの手法を上回る性能を発揮し、状態を生成するニューラル ネットワーク モデル RMSF-net を提案しました。最先端の結果により大規模なタンパク質ダイナミクス データセットが得られ、このモデルはタンパク質のダイナミクス情報を数秒で正確に推測できます。このメソッドは、実験タンパク質構造データとクライオ EM データの統合から効率的に学習することにより、クライオ EM 画像と PDB を正確に識別できます。
- AI 916 2024-07-10 14:55:00
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- マルチオミックスデータを統合したBGIチームのグラフニューラルネットワークモデルSpatialGlueがNatureサブジャーナルに掲載されました
- 編集者: KX 空間トランスクリプトミクスとマルチオミクス データの統合 空間トランスクリプトミクスは、単一細胞トランスクリプトミクスに続く主要な発展であり、マルチオミクス データの統合が重要になります。 SpatialGlue: 二重注意メカニズムを備えたグラフ ニューラル ネットワーク モデル シンガポール科学技術研究庁 (A*STAR)、BGI、上海交通大学付属仁吉病院の研究チームは、SpatialGlue と呼ばれるグラフ ニューラル ネットワークを提案しました。このモデルは、デュアル アテンション メカニズムを通じてマルチオミクス データを統合し、空間を認識した方法で組織サンプルの組織学的に関連する構造を明らかにします。 SpatialGlue の利点 SpatialGlue は、複数のデータ モダリティをそれぞれの空間コンテキストと組み合わせることができます。他の方法と比較して
- AI 618 2024-07-03 20:32:35
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- ニューラルネットワークには活性化関数はもう必要ないのでは?レイヤー正規化には非線形表現も!
- 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 この記事の著者は全員、北京大学人工知能学部の黄磊准教授および複雑重要ソフトウェア環境国家重点研究所のチームのメンバーです。最初の著者である Ni Yunhao は大学院 1 年生、2 番目の著者 Guo Yuxin は大学院 3 年生、3 番目の著者 Jia Junlong は大学院 2 年生、責任著者は黄磊准教授
- AI 1159 2024-07-03 14:11:33
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- ハルビン工業大学が革新的な反復推論フレームワーク DPE-MNER を提案: マルチモーダル表現の可能性を最大限に活用
- 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。投稿メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事の著者チームはハルビン工業大学ソーシャル コンピューティングおよび情報検索研究センターの出身です。著者チームは Zheng Zihao、Zhang Zihan、Wang Zexin のメンバーで構成されています。 、扶瑞基、劉明、王忠元、秦の兵士。マルチモーダルナレッジグラフ構築の基礎としてのマルチモーダル固有表現認識のマルチモーダル表現
- AI 525 2024-07-03 10:44:16