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- 思考回路はもう存在しない？ニューヨーク大学の最新研究: 推論ステップは省略可能
- 人気の思考連鎖テクノロジーが覆されるかも！大規模なモデルが実際に思考チェーンを使用して段階的に思考できることにまだ驚きますか?思考連鎖を促す言葉を書けなくてまだ悩んでいませんか?ニューヨーク大学の研究者らは、「それは問題ではない。推論のステップは重要ではない。書きたくない場合はプロンプトの単語を書く必要はなく、代わりに省略記号を使用すればよい」と述べた。 。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2404.15758 この記事のタイトルでは、思考連鎖の「Let'sthinkstepbystep」と比較するために「Let'sthinkdotbydot」を直接使用しており、「省略」の威力を示しています。 「点と点」の力 研究者たちは、チェーンオーが
- AI 498 2024-06-02 15:21:41
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- Microsoft が Copilot エージェントをリリースし、ネイティブの小規模言語モデルも導入
- 現地時間2022年5月22日のニュースによると、MicrosoftはBuild開発者カンファレンスでCopilot新エージェントを発表した。これは仮想従業員のようなもので、タスクを自動的に実行できる。 Microsoft は、この種の人工知能は従業員の仕事を完全に置き換えるのではなく、退屈な仕事内容を排除すると考えています。 Microsoft の Copilot は、オープン ソース コード モデル GPT-3 に基づいて開発されており、開発者がより効率的にコードを作成できるようにするために、多数のコード ライブラリとアルゴリズムが使用されています。 Copilot はコンテキストを分析し、一致するコード スニペットを生成することができるため、開発の速度と品質が大幅に向上します。ただし、Copilot の機能はまだ限定されており、人工知能を完全に置き換えることはできません。さらに、Microsoft は Copi もターゲットにしています
- AI 484 2024-06-02 14:56:12
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- なぜ人工知能は数学に革命を起こすことができるのか
- 編集者 | キャベツの葉 「予想（真であると思われるが、明確な証明が必要な命題）を提案することは、数学者にとって神聖なインスピレーションのようなものです。数学的予想は単なる知識に基づいた推測ではありません。それを定式化するには、天才的な才能の組み合わせが必要です。」直感と経験、数学者でさえ自分の発見プロセスを説明するのは難しいですが、直感に反して、これは最初は機械知能の最も変革的な分野だと思います」と英国ロンドンの数理科学研究所所長のトーマス・フィンク氏は語った。 。 2017 年、ロンドンの数理科学研究所の研究者たちは、趣味として機械学習を数学データに適用し始めました。新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に、彼らは単純な人工知能 (AI) を発見しました。
- AI 709 2024-06-02 14:47:39
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- 自動運転シナリオにおけるロングテール問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?
- 昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事
- AI 1644 2024-06-02 14:44:00
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- IBM、Granite AI モデルをオープンソース コミュニティにリリース
- IBM Research は最近、高度な AI ツールを民主化し、業界全体でコードの作成、保守、開発方法の包括的な変化を促進することを目的として、Granite コーディング 基本モデルがオープンソースであることを発表しました。この動きにより、開発者は AI モデルをより効率的に作成、最適化、展開できるようになり、人工知能テクノロジーの応用が加速します。 Granite は、IBM 研究所が開発した強力な機能を備えた高度な AI プログラミング ツールです。オープン標準の IBM Granite コーディング モデルに基づいているのはどのレベルですか? Granite は、コーディング プロセスを簡素化するという IBM の目標から生まれました。ソフトウェア開発に特有の複雑さと迅速な開発要件を認識した後、IBM は強力な科学研究能力を活用して、次の目的を達成することを目的とした一連の AI 駆動ツールを構築しました。
- AI 868 2024-06-02 13:46:40
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- クラウドソーシングの新しい遊び方！劣悪な生徒と上位の生徒を厳密に区別するために、LLM アリーナでベンチマーク テストが誕生しました。
- 大型モデルランキングではどの企業が強いのでしょうか？ LLM アリーナもご覧ください ~ 現在、合計 90 名の LLM が参戦し、ユーザー投票総数は 77 万を超えています。しかし、ネチズンが新モデルのランキング急上昇や旧モデルの威厳の失墜を嘲笑する中、Renjia Arenaを運営する組織LMSYSは静かに結果の変革を完了した：実戦から生まれた最も説得力のあるベンチマークテスト—— Arena -難しい。画像 Arena-Hard によって実証された 4 つの利点は、まさに現在の LLM ベンチマークに最も必要なものです。 - 分離性 (87.4%) は MT ベンチ (22.6%) よりも大幅に優れています。 - ChatbotArena と同様に最高のランクに達し、89.1% に達します。走行速度、価格の安さ
- AI 464 2024-06-02 13:21:08
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- 2,500ページに及ぶアルゴリズム文書が流出！検索史上最強のブラックボックスが暴露、Googleは再び覆してアップグレードするのか？
- Noah 著 | 51CTO テクノロジー スタック (WeChat ID: blog51cto) Google は少々悪い年を迎えています。過去 2 日間にわたって、この検索エンジンは、頻繁にひどく不正確な検索結果を提供する「AI 概要」機能に関する情報を提供してきました。たとえば、ピザからチーズが滑り落ちないようにユーザーに接着剤を使用するよう不条理に示唆するなどです。これに関してピチャイCEOも、これは大規模言語モデルの幻想が原因であり、現時点では解決策がないことを認めざるを得ませんでした。 Google の検索エンジンに関する内部文書が最近流出し、おそらくその仕組みが初めて一般に公開されたと思われます。この記事はここで最初に公開されました Google はまだ漏洩に対して正式な回答を出しておらず、文書の信頼性に異議を唱えていません。長い間、Google は
- AI 836 2024-06-02 12:21:35
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- Goose Factory は、オンライン小説に特化し、言語スタイルを自動的に適応させ、現実の人間と GPT-4 の両方が上手に読むことができる AI 翻訳会社を構築しました。
- Goose Factory は 150 名以上の従業員からなる全員が AI エージェントです。本業はオンライン小説の翻訳で、評価に参加した読者は翻訳が本物の人の翻訳よりも優れていると評価している。また、実際の人間を雇用する場合と比較して、文学作品の翻訳にこれを使用すると、コストが 80 倍近く削減されます。 ATransAgents は、各ポジションに 30 人の異なる従業員を擁し、言語、ジャンル、対象者に応じてさまざまな翻訳スタイルに適応できます。従来の翻訳と比較して、結果として得られる翻訳は、より柔軟かつ多様で、ターゲット言語の表現習慣により一致し、より文学的になります。したがって、TransAgents は類似性に基づく自動評価には「失敗」しましたが、読者や専門家からは高い評価を得ています。それで
- AI 531 2024-06-02 12:09:21
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- AI コーディング、それは本当に必要なものでしょうか、それとも単なるギミックでしょうか?
- ゲスト | 徐暁強によるインタビュー | 張暁南による執筆 | 李梅漢による制作 | 51CTO テクノロジー スタック (WeChat ID: blog51cto) 生成型 AI の普及以来、AI はプログラマーの役割に「苦労」しているようです。 AI プログラミング ツールがプログラマーに取って代わることができるかどうかという話題が、ほぼ時折、再び議論されます。 AI プログラミングによって引き起こされた白熱した議論は人々を混乱させます。これはプログラミングの分野で生産性革命を引き起こすのでしょうか?それともこれもまた誇張されすぎたスタントなのでしょうか？ AI プログラミングのおかげで、Baidu は人的効率の 10% 向上を達成し、今日エンジニアが提出した新しいコードの 27% は AI によって生成されました。この答えの先駆者は、この答えを模索している大手メーカーです。ただし、Baidu Comate のアーキテクトとして、私はこの製品の創設者でもあります。
- AI 1174 2024-06-02 10:15:47
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- 複数の形態とタスクに適応する、最も強力なオープンソースロボット学習システム「Octopus」が誕生
- ロボット学習に関しては、特定のロボットとタスクに固有のデータセットを収集し、それを使用してポリシーをトレーニングするのが一般的なアプローチです。ただし、この方法を使用してゼロから学習する場合、タスクごとに十分なデータを収集する必要があり、結果として得られるポリシーの一般化能力は通常不十分です。 「原則として、他のロボットやタスクから収集された経験は、モデルがさまざまなロボット制御の問題を認識できるようにする可能な解決策を提供し、これらの問題は、たとえ一般的なモデルであっても、ロボットの汎用化能力とパフォーマンスを向上させる可能性があります。さまざまな自然言語やコンピュータ ビジョンのタスクを処理できるロボットが登場していますが、「ユニバーサル ロボット モデル」の構築は依然として困難です。
- AI 905 2024-06-02 10:04:53
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- 小規模言語モデルが AI の世界で次に注目されるのはなぜですか?
- 翻訳者 | Bugatti レビュー | Chonglou AI の分野では、テクノロジー大手がますます大規模な言語モデルの構築を競い合ってきましたが、現在、小さいことは大きいという驚くべき新しい傾向が現れています。大規模言語モデル (LLM) の進歩に行き詰まりの兆しが見られる中、研究者や開発者はますます小規模言語モデル (SLM) に注目を集めています。このコンパクトで効率的かつ適応性のある AI モデルは、「大きいほど優れている」という概念に挑戦し、AI 開発へのアプローチ方法を変えることを約束します。 LLM は停滞し始めていますか?最近発表された Vellum と HuggingFace のパフォーマンス比較結果は、LLM 間のパフォーマンスの差が急速に縮まりつつあることを示しています。この傾向は、多肢選択問題、推論、数学の問題などの特定のタスクで顕著です。
- AI 1221 2024-06-01 22:35:35
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- データは多いほうがいいのか、それとも品質が高いほうがいいのか?この調査はあなたの選択に役立ちます
- 基本モデルのスケーリングとは、事前トレーニングにより多くのデータ、計算、パラメーターを使用することを指します。これは単に「スケール拡張」です。モデルを直接スケールアップすることは単純で粗雑に思えますが、実際に多くの優れたモデルを機械学習コミュニティにもたらしました。これまでの多くの研究では、神経経済モデルのスケールを拡大すると、いわゆる量的変化が質的変化を引き起こすことが認識されています。この考え方は、ニューラル スケーリングの法則としても知られています。ただし、モデルのサイズが大きくなると、コンピューティング リソースが集中的に消費されます。これは、モデルが大きくなると、プロセッサやメモリなど、より多くのコンピューティング リソースが必要になることを意味します。これは、多くの実際のアプリケーション、特にリソースに制約のあるデバイスでは実現できません。そこで研究者たちは、
- AI 1242 2024-06-01 22:09:19
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- MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました
- 今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は
- AI 1228 2024-06-01 22:03:37
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- 正確なオブジェクト検出のためのマルチグリッド冗長境界ボックス注釈
- 1. はじめに 現在、主要なオブジェクト検出器は、深層 CNN のバックボーン分類器ネットワークを再利用した 2 段階または 1 段階のネットワークです。 YOLOv3 は、入力画像を受け取り、それを等しいサイズのグリッド マトリックスに分割する、よく知られた最先端の 1 段階検出器の 1 つです。ターゲット中心を持つグリッド セルは、特定のターゲットの検出を担当します。今日私が共有するのは、各ターゲットに複数のグリッドを割り当てて正確なタイトフィット境界ボックス予測を実現する新しい数学的手法です。研究者らはまた、ターゲット検出のための効果的なオフラインのコピー＆ペーストデータの強化も提案しました。新しく提案された方法は、現在の最先端の物体検出器の一部よりも大幅に性能が優れており、より優れたパフォーマンスが期待されます。 2. バックグラウンドターゲット検出ネットワークは、次のように設計されています。
- AI 877 2024-06-01 21:46:08
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- 君 + Coze (コーゼ) は素晴らしいコンボです、GPT-4o を作りたいです
- 皆さんこんにちは、ラオドゥです。国産大型モデルの中でもキミの性能は非常に良い。幸いなことに、coze プラットフォームは Kimi ラージ モデルをサポートしています。 Button はエージェント インテリジェンスを構築するためのプラットフォームです。今日は Kim+ Button を使用して GPT-4o 効果を持つエージェントを作成してみます。まず、ホームページの「ボットの作成」ボタンをクリックします。ボットは実際にはエージェントです。この写真では、選択された Moonshot シリーズのモデルは Kim ラージ モデルです。この写真の残りのハイライトは、Coze が提供する非常に豊富なプラグイン セットです。これはラージ モデルと組み合わせることができます。多くの複雑な機能を完了するモデル。いくつか例を挙げると、例えば視覚能力。プラグインを追加して、大規模なモデルで画像を生成して表示できるようにします。
- AI 1225 2024-06-01 20:23:12
ツールの推奨事項
jQuery エンタープライズ メッセージ フォームの連絡先コード
jQuery エンタープライズ メッセージ フォーム連絡先コードは、シンプルで実用的なエンタープライズ メッセージ フォームおよび連絡先紹介ページ コードです。
フォームボタン
2024-02-29
HTML5 MP3 オルゴール再生効果
HTML5 MP3 オルゴール再生特殊効果は、HTML5 + css3 に基づく MP3 音楽プレーヤーで、かわいいオルゴールの絵文字を作成し、スイッチ ボタンをクリックします。
プレイヤーの特殊効果
2024-02-29
HTML5 クールなパーティクル アニメーション ナビゲーション メニューの特殊効果
HTML5 クールなパーティクル アニメーションのナビゲーション メニュー特殊効果は、ナビゲーション メニューにマウスを置くと色が変化する特殊効果です。
メニューナビゲーション
2024-02-29
jQuery ビジュアル フォームのドラッグ アンド ドロップ編集コード
jQuery ビジュアル フォームのドラッグ アンド ドロップ編集コードは、jQuery およびブートストラップ フレームワークに基づいたビジュアル フォームです。
フォームボタン
2024-02-29
有機果物と野菜のサプライヤー Web テンプレート Bootstrap5
有機果物と野菜のサプライヤー Web テンプレート-Bootstrap5
ブートストラップ テンプレート
2023-02-03
Bootstrap3 多機能データ情報バックグラウンド管理レスポンシブ Web ページ テンプレート-Novus
Bootstrap3 多機能データ情報バックグラウンド管理レスポンシブ Web ページ テンプレート-Novus
バックエンドテンプレート
2023-02-02
不動産リソース サービス プラットフォーム Web ページ テンプレート Bootstrap5
不動産リソース サービス プラットフォーム Web ページ テンプレート Bootstrap5
ブートストラップ テンプレート
2023-02-02
かわいい夏の要素のベクター素材 (EPS+PNG)
これは、太陽、日よけ帽子、ココナッツの木、ビキニ、飛行機、スイカ、アイスクリーム、アイスクリーム、冷たい飲み物、浮き輪、ビーチサンダル、パイナップル、巻貝、貝殻、ヒトデ、カニを含む、かわいい夏の要素のベクター素材です。 、レモン、日焼け止め、サングラスなど、素材は JPG プレビューを含む EPS および PNG 形式で提供されています。
PNG素材
2024-05-09
4 つの赤い 2023 卒業バッジ ベクター素材 (AI+EPS+PNG)
これは、2023 年卒業バッジの赤いベクター素材で、合計 4 つがあり、JPG プレビューを含む AI、EPS、PNG 形式で利用できます。
PNG素材
2024-02-29
歌う鳥と花がいっぱいのカートデザイン春のバナーベクター素材（AI+EPS）
これは、さえずる鳥と花でいっぱいのカートをデザインした春のバナー ベクター素材で、JPG プレビューを含む AI および EPS 形式で利用できます。
バナー画像
2024-02-29
室内装飾クリーニングおよび修理サービス会社のウェブサイトのテンプレート
家の装飾のクリーニングとメンテナンス サービス会社の Web サイト テンプレートは、家の装飾、クリーニング、メンテナンス、その他のサービス組織を提供するプロモーション Web サイトに適した Web サイト テンプレートのダウンロードです。ヒント: このテンプレートは Google フォント ライブラリを呼び出すため、ページが開くのが遅くなる場合があります。
フロントエンドテンプレート
2024-05-09
フレッシュカラーの個人履歴書ガイドページテンプレート
フレッシュカラーマッチング個人求人応募履歴書ガイドページテンプレートは、フレッシュカラーマッチングスタイルに適した個人求人検索履歴書仕事表示ガイドページWebテンプレートのダウンロードです。ヒント: このテンプレートは Google フォント ライブラリを呼び出すため、ページが開くのが遅くなる場合があります。
フロントエンドテンプレート
2024-02-29
デザイナーのクリエイティブな仕事の履歴書 Web テンプレート
デザイナー クリエイティブ ジョブ履歴書 Web テンプレートは、さまざまなデザイナーのポジションに適した個人の職務履歴書表示用のダウンロード可能な Web テンプレートです。ヒント: このテンプレートは Google フォント ライブラリを呼び出すため、ページが開くのが遅くなる場合があります。
フロントエンドテンプレート
2024-02-28
現代のエンジニアリング建設会社のウェブサイトのテンプレート
最新のエンジニアリングおよび建設会社の Web サイト テンプレートは、エンジニアリングおよび建設サービス業界の宣伝に適したダウンロード可能な Web サイト テンプレートです。ヒント: このテンプレートは Google フォント ライブラリを呼び出すため、ページが開くのが遅くなる場合があります。
フロントエンドテンプレート
2024-02-28
