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- ランウェイとルマが再び戦う!ヤン・ルカンは「どんなに優れていても、あなたは「世界モデル」ではない」と批判する。
- Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。 AIビデオ業界が再び「戦い」ます! 6 月 29 日、有名な生成 AI プラットフォーム Runway は、最新モデル Gen-3Alpha のテストを一部のユーザー向けに開始したと発表しました。同日、Luma は新しいキーフレーム機能をリリースし、すべてのユーザーが無料で利用できるようになりました。 「あなたは良い計画を持っています、私は壁梯子を持っています」と言うことができます。
- AI 1090 2024-07-03 09:13:06
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- Nature サブジャーナルに掲載されたトポロジカル Transformer モデルは、医薬品開発を支援するマルチスケールのタンパク質-リガンド相互作用を予測します
- Editor | Radish Skin 新しい人工知能アプリケーションは、研究者の創薬能力の向上に役立ちます。 TopoFormer と呼ばれるこのプロジェクトは、ミシガン州立大学数学学部の Guowei Wei 教授が率いる学際的なチームによって開発されました。 TopoFormer は、分子に関する 3 次元情報を、一般的な AI ベースの薬物相互作用モデルで使用できるデータに変換し、これらのモデルの薬物有効性を予測する能力を拡張します。 「人工知能を使えば、創薬をより迅速に、より効率的に、より安価に行うことができます」と生化学・分子生物学科と電気・コンピュータ工学科の両方で役職に就いているウェイ氏は述べた。魏教授は、米国では次のように説明した。
- AI 1217 2024-07-02 15:23:21
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- OpenAI の Q* が待ちきれません。LLM 推論を探索するための Huawei Noah の秘密兵器 MindStar が最初に登場します
- 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、Kang Jikun、Li Xinze、Chen Xi、Amirreza Kazemi、Chen Boxing を含む、モントリオールにある Huawei 社のノアの方舟研究所の出身です。人工知能 (AI) は、過去 10 年間で、特に自然言語処理とコンピューター ビジョンにおいて大きな進歩を遂げました。
- AI 681 2024-07-02 05:01:41
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- 早く来て! Luchen Open-Sora は羊毛を集めることができ、10 元で簡単にビデオ生成を始めることができます。
- 最近、ビデオ生成モデルの分野が活況を呈しており、Vincent ベースのビデオ、Tu ベースのビデオなど、バリエーションは無限にあります。しかし、市場には多くのモデルが存在するにもかかわらず、社内テストの資格がないため、ほとんどの人はまだそれを体験することができず、「モデル」を見てため息をつくことしかできません。少し前に、Luchen Technology の Open-Sora モデルについて報告しました。これは世界初のオープンソースの Sora に似たモデルであり、複数の種類のビデオで優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、低コストで誰でも利用できます。効果ありますか?使い方?このサイトの口コミを見てみましょう。最近、Open-Sora の新しいオープンソース バージョン 1.2 では、最大 16 秒の 720p 高解像度ビデオを生成できます。生成されたエフェクトが非常に素晴らしいのは不思議ではありません。背景 始めて体験してみたい。比較した
- AI 1183 2024-07-02 04:22:00
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- Amazon Cloud Innovation「Neural Sparse Retrieval」: セマンティック検索を実現するにはテキスト一致のみが必要です
- 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 この記事の著者は、機械学習責任者の Yang Yang 博士と、OpenSearch China R&D チームの機械学習エンジニア Geng Zhichao および Guan Cong です。 OpenSearch は、Amazon Cloud Technology によって開始された純粋なオープンソースの検索およびリアルタイム分析エンジン プロジェクトです。
- AI 1028 2024-07-02 02:55:57
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- カリフォルニア州バークレーでは、手描きのスケッチを見るだけでグラフィックス プログラムを作成でき、普及モデルに新しいスキルを教えています。
- 拡散モデルは画像やビデオの生成だけでなく、新しいプログラムの合成にも使用できることがわかりました。モデルに手描きの「5」の形のグラフィックを与えると、モデルは継続的な突然変異を通じてプログラムを修正し、最終的に目的のグラフィックを出力できるプログラムを得ることができます。このモデルはカリフォルニア大学バークレー校の研究チームによるもので、神経拡散モデルを使用して構文ツリーを直接操作する新しいプログラム合成方法を提案しました。論文 1 は、同校の博士課程の学生であるシュレヤス・カプールであり、その指導教員は同校のコンピュータサイエンス教授であるスチュアート・ラッセルです。論文のタイトル: DiffusionOnSyntaxTreesForProgramSynthesis 論文のアドレス: https://arxiv.
- AI 1086 2024-07-02 01:14:04
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- 25 の分子設計アルゴリズムを破り、ジョージア工科大学、トロント大学、コーネル大学が大規模言語モデル MOLLEO を提案
- 著者 | 編集者 Wang Haorui、ジョージア工科大学 | ScienceAI 最適化問題としての分子発見は、その最適化目標が微分できない可能性があるため、重大な計算上の課題を引き起こします。進化的アルゴリズム (EA) は、ランダムな突然変異とクロスオーバーを通じて化学空間を横断することにより、分子発見においてブラックボックスターゲットを最適化するために一般的に使用されますが、これにより広範囲かつ高価なターゲット評価が必要になります。この研究では、ジョージア工科大学、トロント大学、コーネル大学の研究者が協力して、事前にトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) と化学知識を進化アルゴリズムに統合することにより、分子言語強化進化最適化 (MOLLEO) を提案しました。進化的アルゴリズムの分子最適化機能が大幅に向上します。研究のタイトルは「EfficientEevolutionarySearc」
- AI 1307 2024-07-02 01:07:36
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- ICML 2024| 大規模言語モデルは CLIP ベースの配布外検出タスクを支援します
- 機械学習モデルは、トレーニング データ セットとテスト データ セットの分布が同じ場合に優れたパフォーマンスを発揮できます。ただし、オープンワールド環境では、モデルが配布外 (OOD) サンプルに遭遇することがよくあり、OOD サンプルによってモデルが予測不能な動作をする可能性があり、特に自動運転などのリスクの高いシナリオでは、エラーの結果が致命的になる可能性があります。 [1、2]。したがって、OOD 検出は、実際の展開における機械学習モデルの信頼性を確保するために重要です。ほとんどの OOD 検出方法 [1、3] は、十分にトレーニングされた分布内 (ID) 分類子に基づいて OOD サンプルを効果的に検出できます。ラン
- AI 724 2024-07-01 23:29:18
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- ICML 2024 スポットライト | デコードの再調整により、言語モデルが幻覚を軽減し、人間の好みとより一致するようになります
- 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 この記事では、スイス、イギリス、フランスの 3 つの大学の博士課程の学生と、Google DeepMind とGoogleリサーチ。その中で、責任著者である Ti
- AI 595 2024-07-01 22:09:56
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- 開発者は大喜びです! Meta の LLM コンパイラの最新リリースは 77% の自動チューニング効率を達成
- Meta は、プログラマーがより効率的にコードを作成できるようにする優れた LLMCompiler を開発しました。昨日、3 つの主要な AI 巨人である OpenAI、Google、Meta が協力して、独自の大規模モデルの最新の研究結果を発表しました。OpenAI は、GPT-4 トレーニングに基づいてバグを見つけるために特別に設計された新しいモデルである CriticGPT を発表しました。Google は、 Gemma2 の 9B および 27B バージョン、そして Meta は最新の人工知能のブレークスルーである LLMCompiler を開発しました。これは、コードを最適化し、コンパイラ設計に革命を起こすように設計されたオープン ソース モデルの強力なセットです。このイノベーションは、開発者がコードの最適化に取り組む方法を変え、より高速、より効率的、より経済的なものにする可能性を秘めています。
- AI 1433 2024-07-01 18:16:39
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- 中国科学院チームの Transformer 深層学習モデルは、従来の方法より 30 倍効率的で糖とタンパク質の相互作用部位を予測します
- 砂糖は自然界に最も豊富に存在する有機物質であり、生命にとって不可欠です。生理学的および病理学的プロセス中に炭水化物がどのようにタンパク質を調節するかを理解することは、主要な生物学的問題に対処し、新しい治療法を開発する機会を提供する可能性があります。しかし、糖分子の多様性と複雑さにより、糖とタンパク質の結合部位と相互作用部位を実験的に同定することが困難となっています。ここで、中国科学院のチームは、特定のタンパク質構造上の糖結合部位を正確に予測できる深層学習モデルである DeepGlycanSite を開発しました。 DeepGlycanSite は、タンパク質の幾何学的および進化的特性を Transformer アーキテクチャを備えた深い等変グラフ ニューラル ネットワークに統合し、そのパフォーマンスは以前の高度な手法を大幅に上回り、効果的に予測できます。
- AI 1100 2024-07-01 15:17:50
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- 300 以上の関連研究、復丹大学と南洋理工大学による最新のマルチモーダル画像編集レビュー論文
- 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 この記事の筆頭著者である Shuai Xincheng は現在、復旦大学の FVL 研究室で博士号取得を目指して勉強しており、上海交通大学を卒業して学士号を取得しています。彼の主な研究対象は、画像とビデオの編集とマルチモーダル学習です。はじめに この記事では、一般的な編集タスクを解決するための統一されたアプローチを提案します。
- AI 620 2024-06-29 06:14:41
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- 0.96 の精度で、物理的および化学的制約グラフ ニューラル ネットワークを使用して、配列からタンパク質とリガンドの相互作用を予測します。
- 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。モナッ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直接相互作用フィンガープリントを解読するフレームワークである PSICHIC (PhySIcoCHhemICalgraphneuralnetwork) を開発しました。これにより、PSICHIC はタンパク質とリガンドの相互作用の背後にあるメカニズムを解読し、最先端の精度と解釈可能性を実現できます。構造化データがない場合
- AI 810 2024-06-29 05:16:50
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- Google の「誠実な仕事」、Gemma2 のオープンソース 9B および 27B バージョン、効率性と経済性に重点を置いています。
- 2 倍の性能を持つ Gemma2 が、同レベルの性能を持つ Llama3 とどうやって対戦できるのでしょうか? AI の分野では、テクノロジー大手が熾烈な競争を繰り広げています。前足でGPT-4o、後足でClaude3.5Sonnetが出てきました。このような熾烈な戦いの中で、グーグルは取り組みを開始したのが遅かったものの、短期間でフォローアップする大きな力を持っており、技術開発とイノベーションの可能性を示している。 Gemini モデルに加えて、軽量 SOTA オープン モデル シリーズである Gemma も私たちに近いようです。これは、Gemini モデルと同じ研究とテクノロジーに基づいて構築されており、AI を構築するためのツールをすべての人に提供することを目的としています。 Google は、CodeGemma、RecurrentGemma、P などの Gemma ファミリーを拡大し続けています。
- AI 1147 2024-06-29 00:59:21
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- ICML 2024 | コンテキスト学習における非線形 Transformer 学習と一般化のメカニズムを明らかにする
- 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 この記事の著者である Li Honkang は、米国のレンセラー工科大学の電気、コンピュータおよびシステム工学科の博士課程の学生です。中国科学技術大学で学士号を取得。研究の方向性には、深層学習理論、大規模言語モデル理論、統計的機械学習などが含まれます。現在、ICLR/に所属
- AI 503 2024-06-29 00:44:41