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- 人工知能が人類の持続可能な発展にどのように役立つか
- 人工知能は人類の発展の重要な部分であり、持続可能な開発を達成するための人工知能テクノロジー主導のソリューションを提供します。人工知能システムの出現により、気候変動、資源管理、環境保護など、最も蔓延している世界問題のいくつかに対する解決策や対応が容易になります。 AI の目標は、エネルギー効率の最大化から環境監視パフォーマンスの向上まで多岐にわたります。一部の AI 主導のソリューションは、農業や医療などの持続可能な目標の達成に向けて大きな進歩を遂げています。人工知能が人類の持続可能な発展に与える影響は非常に大きいです。人工知能は、予測分析、データ駆動型の解決戦略を提供し、自動化を可能にして使用率を高め、環境への影響を軽減します。人工知能は将来的にさらに多くのアプリケーションを提供し続けるため、人々は
- AI 846 2024-05-07 09:10:10
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- 最新の中国大型モデル評価が発表、Tencent HunyuanがExcellent Leaders Quadrantにランクイン
- 記者らは5月6日、国内の権威ある大型モデル評価機関であるSuperCLUEが最近「中国大型モデルベンチマークテスト2024年第4四半期レポート」を発表したと報じた。その中で、Tencent Hunyuan の大型モデルは、国内の大型モデルの第一段階にランクされており、基本アプリケーションとシナリオ アプリケーションの両方で主導的な位置にあり、優秀リーダー クアドラントに位置しています。 SuperCLUE は、一般的な大型モデルを対象とした国内の権威ある総合評価ベンチマークです。以前は、有名なサードパーティの中国語理解テスト ベンチマーク CLUE (The Chinese Language Understanding Evaluation) でした。 SuperCLUE は、学術、産業、ユーザー側の一般的な大規模モデルの幅広い応用に基づいて、多レベルおよび多次元の包括的な評価を構築します。
- AI 1373 2024-05-06 21:13:32
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- オブジェクトの 3D 表現と生成モデルを透視: NUS チームが X 線を提案
- プロジェクトのホームページ: https://tau-yihouxiang.github.io/projects/X-Ray/X-Ray.html 論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2404.14329 コードアドレス: https://github.com /tau-yihouxiang/X-Ray データセット: https://huggingface.co/datasets/yihouxiang/X-Ray 現在、人工知能は人間の知能の分野で急速に発展しています。コンピュータ ビジョンでは、Midjourney のように、画像とビデオの生成テクノロジがますます成熟してきています。
- AI 1243 2024-05-06 18:30:13
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- 58 行のコードは Llama 3 から 100 万コンテキストまで拡張可能、あらゆる微調整バージョンが適用可能
- Llama3 はオープンソースの堂々たる王様ですが、オリジナルのコンテキスト ウィンドウはわずか... 8k で、「とても良い匂いがする」という言葉を飲み込みました。現在、32k が開始点であり、100k が一般的ですが、これはオープンソース コミュニティへの貢献の余地を残す意図があるのでしょうか?オープンソース コミュニティは確かにこの機会を逃しませんでした。わずか 58 行のコードで、Llama370b の微調整されたバージョンは自動的に 1048k (100 万) コンテキストに拡張できるようになりました。舞台裏には、適切なコンテキストを拡張する Llama370BInstruct の微調整バージョンから抽出された LoRA があり、ファイルはわずか 800 MB です。次に、Mergekit を使用すると、同じアーキテクチャの他のモデルで実行したり、モデルに直接マージしたりできます。 1048k コンテキストが使用される
- AI 1310 2024-05-06 18:10:08
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- ICLR 2024 スポットライト | ネガティブ ラベル マイニングにより、CLIP ベースの配布外検出タスクが容易になります
- 機械学習モデルがオープンワールドのシナリオで使用されることが増えているため、配布外 (OOD) データを効果的に特定して処理する方法が重要な研究領域になっています。分布外のデータが存在すると、モデルの過信や不正確な予測につながる可能性があり、これは自動運転や医療診断などの安全性が重要なアプリケーションでは特に危険です。したがって、効果的な OOD 検出メカニズムを開発することは、実際のアプリケーションにおけるモデルの安全性と信頼性を向上させるために重要です。従来の OOD 検出方法は主に 1 つのパターン、特に画像データに焦点を当てており、テキスト データなどの他の有用な情報ソースは無視しています。ビジュアル言語モデル (VLM) の台頭により、マルチモーダル学習シナリオで強力な機能が実証されています。
- AI 1198 2024-05-06 18:04:24
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- 人工知能について、専門家が明かしたくない秘密!
- 今日、人工知能 (AI) は私たちの生活に不可欠な部分となっています。専門家は人工知能の利点をよく指摘しますが、このテクノロジーの問題点についてはすぐには言及しないかもしれません。この記事では、人工知能の専門家が明らかにしたがらない隠された秘密を深く掘り下げます。 1. AI は絶対確実ではない AI システムは大規模なデータセットから学習して数値の精度を向上させることができますが、完璧ではありません。 AI モデルは大規模なデータセットから学習し、そのパフォーマンスはこのデータの量と多様性に密接に関係しています。トレーニング データの偏りも人工知能の結果に反映され、人工知能は人間のようなエラーを模倣することもできます。 2. データプライバシーの問題 人工知能システムが効果的に動作するには大量のデータが必要です。既存のデータは多くの場合匿名化されますが、
- AI 555 2024-05-06 17:55:20
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- RFID技術によりセキュリティ対策はどのように強化されるのでしょうか?
- 無線周波数識別 (RFID) テクノロジーの歴史は 1980 年代初頭に遡りますが、広く採用されるようになったのは近年のことです。この効率的で費用対効果の高い革新的なテクノロジーは、世界中の組織で微妙だが強力な役割を果たしており、セキュリティの強化よりも即効性のあるメリットが得られます。この記事では、RFID テクノロジーを使用して企業のセキュリティを強化する方法について詳しく説明します。強力なアクセス セキュリティにより、すべての組織が施設を適切に保護して安全性を確保することができます。これを怠ると、資産が損失し、従業員や顧客が危険にさらされる可能性があります。 RFID リーダーを使用すると、企業は許可された個人のみが自社の Web サイトにアクセスできるようにすることができます。 RFID アクセス カードを鍵の最新のソリューションと考えてください。カード1枚で個人でも簡単に入場可能
- AI 497 2024-05-06 17:46:04
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- 新しい研究により、人材不足と GenAI アプリケーションにおける戦略的ギャップが明らかになりました
- 最近の調査によると、米国の企業は、ビジネスと従業員の生産性を向上させるための生産型人工知能 (GenAI) の可能性に熱心に取り組んでいます。しかし、熱意の高まりの裏で、リーダーたちは理解のギャップ、戦略計画の欠如、人材の不足がテクノロジーの価値を最大限に認識し測定する上での障壁であると考えています。今年初め、コールマン・パークス・リサーチは、SASの支援を受けて、この分野の投資や組織が直面する主要な障壁を調査するために、米国のGenAI戦略またはデータ分析の意思決定者300人を対象に調査を実施した。この研究のために、コールマン・パークス氏は米国外の指導者にも調査を行った。これらの世界的な結果は今年後半に発表される予定です。この米国のエグゼクティブ サマリーから読み取れるメッセージは、「GenAI の課題と可能性の実証: 競争上の優位性を達成する方法」です。
- AI 1054 2024-05-06 17:25:01
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- いくつかの .NET オープンソース AI および LLM 関連プロジェクト フレームワークを共有する
- 現在、人工知能(AI)技術の開発は本格化しており、さまざまな分野で大きな可能性と影響力を発揮しています。本日、Dayao は、参考にしていただけるよう、4 つの .NET オープン ソース AI モデル LLM 関連プロジェクト フレームワークを共有します。 https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/DotNetProjectPicks.mdSemanticKernelSemanticKernel は、OpenAI、Azure などの大規模言語モデル (LLM) を統合するように設計されたオープン ソース ソフトウェア開発キット (SDK) です。
- AI 917 2024-05-06 16:43:12
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- OpenAI Sora はクリエイターの仕事を楽にし、クリエイターは簡単に置き換えられるものではないと信じています
- 5 月 6 日のニュースによると、OpenAI のテキスト生成ビデオ ツール Sora の初期テスターは安心しているようです。彼らは、このツールに取って代わられることにパニックになるのではなく、このツールの方が自分たちの仕事が面白くなると感じています。今年2月、人工知能スタートアップのOpenAIは、「変化する現実世界を深く理解し、シミュレーションする」ことを目的に設計されたツール「Sora」を正式にローンチした。 Sora は、最長 1 分間の長編の高品質ビデオを生成する独自のテキストからビデオへの変換テクノロジーで知られており、その概念実証ビデオはリリース時に Web 全体で幅広い注目を集めました。しかし、ハリウッドの一部の実務家にとって、このテクノロジーの出現は間違いなくある程度の脅威をもたらします。ベテラン映画監督タイラー・ペリー(
- AI 1214 2024-05-06 16:34:09
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- 人工知能時代の需要が高まる中、AWS、Microsoft、Google はクラウド コンピューティングへの投資を続けています。
- クラウド コンピューティング大手 3 社の成長は 2024 年まで衰える気配がなく、Amazon、Microsoft、Google はいずれもクラウド コンピューティングでこれまで以上の収益を上げています。クラウド ベンダー 3 社はいずれも最近収益を報告し、一貫した収益成長を目指す複数年戦略を継続しています。 4月25日、GoogleとMicrosoftの両社が結果を発表した。 Alphabet の 2024 会計年度第 1 四半期における Google Cloud の収益は 95 億 7,000 万米ドルで、前年比 28% 増加しました。 Microsoft のクラウド収益は 351 億ドルで、前年比 23% 増加しました。 4 月 30 日、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、前年比 17% 増の 250 億米ドルの収益を報告し、3 つの巨人の中にランクされました。クラウド コンピューティング プロバイダーは、過去の市場リーダー 3 社の成長率に満足することがたくさんあります。
- AI 798 2024-05-06 16:22:20
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- テスラのロボットは工場で働く、マスク氏:手の自由度は今年22に達する!
- テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません
- AI 1472 2024-05-06 16:13:01
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- ルカンが月に? Nankai と Byte が StoryDiffusion をオープンソース化、複数枚の漫画や長いビデオをより一貫性のあるものにする
- 2日前、チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏が長編漫画「月に行って自分を探検しよう」を再版し、ネチズンの間で熱い議論を巻き起こした。論文「StoryDiffusion: 長距離画像とビデオ生成のための一貫した自己注意」の中で、研究チームは、複雑なシーンを記述する一貫した画像とビデオを生成するための StoryDiffusion と呼ばれる新しい方法を提案しました。これらの漫画に関する研究は、南開大学やバイトダンスなどの機関によって行われています。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1 プロジェクトのホームページ: https:
- AI 1092 2024-05-06 16:10:31
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- わずか 250 ドルで、Hugging Face のテクニカル ディレクターが Llama 3 を段階的に微調整する方法を教えます
- Meta が立ち上げた Llama3、MistralAI が立ち上げた Mistral および Mixtral モデル、AI21 Lab が立ち上げた Jamba など、おなじみのオープンソースの大規模言語モデルは、OpenAI の競合相手となっています。ほとんどの場合、モデルの可能性を最大限に引き出すには、ユーザーが独自のデータに基づいてこれらのオープンソース モデルを微調整する必要があります。単一の GPU で Q-Learning を使用して、大規模な言語モデル (Mistral など) を小規模な言語モデルに比べて微調整することは難しくありませんが、Llama370b や Mixtral のような大規模なモデルを効率的に微調整することは、これまで課題として残されています。 。したがって、HuggingFace のテクニカル ディレクター、Philipp Sch 氏は次のように述べています。
- AI 1430 2024-05-06 15:52:35
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- 開発者にとって朗報です。 GitHub が 4 つのコア機能を備えた AI ネイティブ開発環境 Copilot Workspace のプレビュー版をリリースしました。
- 編集 | Yifeng 制作 | 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto) AI プログラミングの世界に新しい成果物はありますか? GitHub は、人工知能のネイティブ開発環境である Copilot Workspace を開始しました。これは、「あらゆる開発者がアイデアから始めてコードを作成し、その後自然言語を使用するソフトウェアに進む」ことを可能にすることを目的としています。画像開発者は、自然言語を使用してコードのブレインストーミング、計画、構築、テスト、実行をこれまでよりも迅速かつ簡単に行うことができます。 2023 年、GitHub Copilot Workspace が初めてユーザーの注目を集めました。現在はテクノロジープレビューとしてリリースされており、開発者はこの開発ツールに強い関心を示し、待機リストに登録しています。 https://github.co
- AI 944 2024-05-06 15:49:01