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- Tongyi Qianwen APP は Tongyi APP に名前変更され、Tongyi のフルスタック機能が無料で公開されました
- 5 月 9 日、Tongyi Big Model ブランドがアップグレードされ、「Tongyi Qianwen APP」は「Tongyi APP」に改名され、Tongyi Big Model のフルスタック機能が統合され、すべてのユーザーに無料のサービスが提供されました。 Tongyi APP は、GPT-4Turbo に匹敵するパフォーマンスを備えた基本モデルと、テキスト グラフィックス、インテリジェント コーディング、ドキュメント分析、オーディオとビデオの理解、ビジュアル生成などの「Allinone」Tongyi Lab の最先端の機能をベースにしており、みんなのすべてになります。ラウンドAIアシスタント。一般的な意味は「合理的で正義である」という意味であり、完全な AI 機能を備えており、仕事、勉強、生活において人々のアシスタントとなることに尽力しています。 Tongyi APP は、一度に最大 1,000 万語の長い文書を処理できる優れた文書処理機能を備えており、異なる形式の 100 の文書を同時に解析することもでき、金融、法律、科学研究などに最適なツールです。そして薬。
- AI 1128 2024-05-09 15:25:01
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- DeDoDe v2 を明らかに: AI の「目」を明るくするためにキーポイント検出テクノロジーを革新するには?
- 1. 時代の要請に応じた技術革新 DeDoDev2 は、画像処理やコンピュータビジョンの分野において、ターゲット認識、画像マッチング、三次元再構成などの多くのアプリケーションの基礎となっています。しかし、従来のキーポイント検出技術には、不正確な検出やノイズ干渉に対する脆弱性などの問題がしばしばありました。これらの問題を解決するために、リンシェーピング大学などの科学研究チームは、DeDoDe の欠点を徹底的に分析することで的を絞った改善と最適化を行う、新しいキー ポイント検出器である DeDoDev2 を立ち上げました。 2. DeDoDev2 の 3 つの主要なイノベーションにより、ボトルネックを打破し、キー ポイントのクラスタリングの問題を解決しました。DeDoDe では、キー ポイントが特定の領域に集中する傾向があり、その結果、他の領域での検出が不十分になることが判明しました。
- AI 1280 2024-05-09 14:55:01
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- LidaRF: ストリート ビュー神経放射線場の LiDAR データの研究 (CVPR\'24)
- ライトリアル シミュレーションは、自動運転などのアプリケーションで重要な役割を果たします。ニューラル ネットワーク放射場 (NeRF) の進歩により、デジタル 3D アセットが自動的に作成され、スケーラビリティが向上する可能性があります。ただし、路上でのカメラの動きの高い共線性と高速でのサンプリングがまばらなため、街路シーンの再構成の品質が低下します。一方、アプリケーションでは、車線変更などの動作を正確にシミュレートするために、入力視点から逸脱したカメラ視点からのレンダリングが必要になることがよくあります。 LidaRF は、ストリート ビューでの NeRF の品質を向上させるために LIDAR データをより適切に利用できるようにするいくつかの洞察を提供します。まず、フレームワークは LiDAR データから幾何学的シーン表現を学習し、暗黙的なメッシュベースのデコーダーと組み合わせて、表示された点群によって提供されるより強力な幾何学的情報を提供します。
- AI 899 2024-05-09 13:31:37
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- 任天堂がGitHubを攻撃し、8,000以上のエミュレータコードリポジトリを一夜にして削除
- 任天堂が GitHub を爆撃! 8535 のコードベースが一夜にして削除されました。これには、YuzuSwitch エミュレータ コードが含まれている限り、任天堂の技術的保護措置を違法に回避し、違法な海賊版 Switch ゲームを実行できると言われています。 GitHub も反応しました。開発者には、侵害コンテンツを削除または変更する時間があります。さらに、GitHub は法的リソースと、DMCA (米国著作権法) の異議申し立て通知の提出方法に関する開発者向けのガイダンスを提供します。この事件が発覚するとすぐに、ネチズンも任天堂とゆずを支持する声が爆発的に増えた。一部のネチズンは、騒がないで、財布を持って投票しましょうと提案しました。一部のネチズンは、任天堂のエミュレータをすべて削除したのではないかと考えていましたが、幸運なことに、それは Yu だけが削除したものでした。
- AI 981 2024-05-09 12:46:28
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- HKU の大規模なオープンソース グラフ基本モデル OpenGraph: 強力な一般化機能、新しいデータを予測するための順伝播
- グラフ学習の分野におけるデータ不足の問題を軽減する新しい方法があります。 OpenGraph は、さまざまなグラフ データセットでのゼロショット予測用に特別に設計された基本的なグラフベースのモデルです。香港大学データインテリジェンス研究所所長のChao Huangチームも、新しいタスクに対するモデルの適応性を向上させるためのモデルの改良および調整手法を提案した。現在、この作品はGitHubに公開されています。データ拡張技術を導入したこの研究では、グラフィカル モデルの汎化能力を強化する戦略の徹底的な探究に焦点を当てています (特にトレーニング データとテスト データに大きな違いがある場合)。 OpenGraph は、伝播予測を通じて順伝播を実行し、新しいデータのゼロサンプル予測を実現する一般的なグラフ構造モデルです。チームは目標を達成するために、
- AI 411 2024-05-09 12:01:02
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- 58 ポートレート プラットフォームの構築におけるアルゴリズムの適用
- 1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58
- AI 732 2024-05-09 09:01:10
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- 2024 年の自動化された作業管理ツールとそのメリットを探る
- ペースの速いビジネスの世界では、効率と生産性が最も重要です。時代の先を行くために、組織は自動化された作業管理ツールにますます注目しています。しかし、これらのツールは正確には何で、2024 年のビジネスにどのようなメリットをもたらすのでしょうか?これらのツールは、反復的なタスクを自動化し、コラボレーションを促進し、意思決定プロセスを強化するための洞察を提供します。今日の競争の激しい環境において、企業はより少ないリソースでより多くのことを行うことが求められています。自動化された作業管理ツールは、手動による非効率性を排除し、資本の活用を最大化することでこれを達成する方法を提供します。チームは日常業務を自動化しながら、高い価値に集中できるようになります。
- AI 694 2024-05-08 20:40:05
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- 7,262 件の論文が投稿され、ICLR 2024 は好評を博し、国内論文 2 件が優秀論文にノミネートされました。
- 今年度は、優秀論文賞5件と佳作11件の合計が選出されました。 ICLRはInternational Conference on Learning Representations(学習表現国際会議)の略で、今年で12回目となり、5月7日から11日までオーストリアのウィーンで開催されます。 ICLR は、機械学習コミュニティの中で比較的「若い」トップ学術会議であり、深層学習の巨人であり、チューリング賞を受賞した Yoshua Bengio 氏と Yann LeCun 氏が主催しており、2013 年に第 1 回セッションが開催されたばかりです。しかし、ICLR はすぐに学術研究者から広く認知されるようになり、深層学習に関する最高の学術会議とみなされています。このセッションでは合計 726 件のセッションが受信されました。
- AI 1237 2024-05-08 20:34:24
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- 大きなモデルはデジタル派に人気です。1 つの文を 5 分でカスタマイズでき、ダンス、司会、商品の配達中に保持することができます。
- わずか 5 分で、そのまま仕事に取り組める 3D デジタル ヒューマンを作成できます。これは、大型モデルがデジタルヒューマンの分野にもたらした最新の衝撃です。このように、需要を一文で説明すると、生成されたデジタル人材が直接ライブ放送室に入り、アンカーとして機能することができます。ガールズグループダンスを踊るのは問題ありません。制作プロセス全体で、思いついたことを言うだけで、大きなモデルが自動的に要件を分解し、即座にデザインを取得してアイデアを修正できます。 △2倍速なら、上司・Aのアイデアが奇抜すぎても気にしなくて済みます。このような Vincent デジタル ヒューマン テクノロジーは、Baidu Intelligent Cloud の最新リリースから生まれました。言うか言わないかはわかりませんが、デジタル担当者がデジタルを使用する敷居を一気に下げる時期が来ています。このようなアーティファクトについて聞いた後、私たちはいつものようにすぐに内部テストの資格を確保しました。詳細をこっそり見てみましょう〜一言で5分で、3Dデジタルマンが直接勤務します。
- AI 1158 2024-05-08 20:10:39
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- 低品質のマルチモーダルデータ融合、複数の機関が共同でレビュー論文を発表
- 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。提出メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com マルチモーダル フュージョンは、マルチモーダル インテリジェンスの基本タスクの 1 つです。マルチモーダル フュージョンの目的は、さまざまなモダリティからの有効な情報を共同利用して、下流のタスクの精度と安定性を向上させることです。従来のマルチモーダル フュージョン手法は高品質のデータに依存することが多く、現実世界のアプリケーションに適応するのが困難です。
- AI 1220 2024-05-08 19:40:27
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- Green Intelligence: 地球環境ソリューションにおける AI 主導のイノベーション
- 今日の世界の差し迫った環境課題を克服しようとする中、人工知能 (AI) は変革の力として際立っています。 「グリーン インテリジェンス」として知られる人工知能主導のテクノロジーは、世界中で汚染、廃棄物管理、天然資源保全への取り組み方を再構築しているだけでなく、このアプローチに革命を起こしつつあります。人工知能の力を活用することで、膨大なデータセットを分析し、環境リスクを予測し、前例のない精度とスピードでソリューションを実装できます。このテクノロジーの導入は、より持続可能で回復力のある未来を追求する上で極めて重要であることが判明しており、地球の最も重大な問題により効果的に対応できるようになります。環境問題に対処するために人工知能を導入すると、今日のアプリケーションが改善されるだけではありません
- AI 986 2024-05-08 17:55:30
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- 2024 年に、中国ではエンドツーエンドの自動運転に大きな進歩と進歩が見られるでしょうか?
- Tesla V12 が北米で大規模に発売され、その優れたパフォーマンスによりますます多くのユーザーからの認知を得ていることは、誰もが理解しているわけではありませんが、エンドツーエンドの自動運転は誰もが最も懸念している技術的方向でもあります。自動運転業界について。最近、さまざまな業界の一流のエンジニア、プロダクトマネージャー、投資家、メディア関係者と交流する機会があり、誰もがエンドツーエンドの自動運転に非常に興味を持っていることがわかりました。エンドツーエンドの自動運転に対する基本的な理解については、この種の誤解が依然として存在します。国内一流ブランドの画像ありとなしの都市機能、および FSD V11 と V12 の 2 つのバージョンを経験する幸運に恵まれた者として、ここでは、現段階でのいくつかのことについてお話したいと思います。私の職業上の経歴と、長年にわたるテスラ FSD の進歩の追跡について説明します。
- AI 914 2024-05-08 14:49:12
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- 光ファイバーネットワークはどうやって人工知能に追いつくのでしょうか?
- 人工知能の機能が発展し続けるにつれて、強力な光ファイバー ネットワークの必要性がますます高まっています。テクノロジーの状況は急速に進化しており、人工知能と機械学習のワークロードにより、接続インフラストラクチャに対する前例のない需要が高まっています。人工知能時代の到来により、企業の運用モデルとデータとのやり取りの方法が微妙に変化しています。技術の進歩により、光ファイバー ネットワークの重要性が強調されています。光ファイバー ネットワークは、その独自の帯域幅機能と低遅延で知られ、エンタープライズ ネットワーク アーキテクチャの主流になっています。光ファイバー ネットワークは現代の通信システムの中核となり、人工知能アプリケーションの大量のデータ需要をサポートしています。人工知能と光ファイバー ネットワークを統合する利点 AI と光ファイバー ネットワークの関係は相互に有益であり、相互の進歩を促進します。人工知能アプリケーションが普及するにつれ、
- AI 610 2024-05-08 14:30:02
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- 光ファイバーネットワークはどうやって人工知能に追いつくのでしょうか?
- テクノロジーの状況は急速に進化しており、人工知能と機械学習のワークロードにより接続インフラストラクチャの必要性が高まっています。人工知能時代の到来により、業界は変化に直面しています。企業の運営方法とデータとの対話方法を再編成することは、技術進歩の重要なハイライトとなっています。光ファイバー ネットワークの重要性はますます高まっており、光ファイバー ネットワークは優れた伝送容量と低遅延で知られています。光ファイバー ネットワークは現代の通信システムの中核となり、人工知能アプリケーションの大量のデータ需要をサポートしています。人工知能と光ファイバー ネットワークを統合する利点 AI と光ファイバー ネットワークの相互関係は相互に利益をもたらすため、互いの進歩を促進します。 AI アプリケーションがますます複雑になり、データ集約型になるにつれて、堅牢な光ファイバー インフラストラクチャの必要性が高まり続けています。対照的に、光ファイバーネットワークの速度と
- AI 1077 2024-05-08 13:40:11
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- Occと自動運転の過去と現在を見てみよう!最初のレビューでは、機能強化/量産展開/アノテーションの効率化という 3 つの主要テーマを包括的にまとめています。
- 以上、筆者個人の理解 近年、自動運転はドライバーの負担軽減や運転の安全性の向上につながる可能性があるため、注目が高まっています。ビジョンベースの 3 次元占有予測は、自動運転の安全性に関する費用対効果の高い包括的な調査に適した新たな認識タスクです。オブジェクト中心の知覚タスクと比較して 3D 占有予測ツールの優位性は多くの研究で実証されていますが、この急速に発展している分野に特化したレビューはまだあります。このホワイトペーパーでは、まずビジョンベースの 3D 占有予測の背景を紹介し、このタスクで直面する課題について説明します。次に、現在の 3D 占有予測手法の現状と開発傾向を、機能強化、展開の容易さ、ラベル付けの効率という 3 つの側面から包括的に説明します。やっと
- AI 689 2024-05-08 11:40:01