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- パラメータが 10 億未満の OctopusV3 は、GPT-4V や GPT-4 とどのように比較できるのでしょうか?
- マルチモーダル AI システムの特徴は、自然言語、視覚、音声などを含むさまざまな種類のデータを処理および学習して、行動決定を導くことができることです。最近、視覚データを大規模な言語モデル (GPT-4V など) に組み込む研究が重要な進歩を遂げていますが、画像情報を AI システムの実行可能な操作に効果的に変換する方法は依然として課題に直面しています。画像情報の変換を実現するには、画像データを対応するテキスト記述に変換し、その記述に基づいてAIシステムが動作するのが一般的な方法です。これは、既存の画像データセットに対して教師あり学習を実行することで実現でき、AI システムが画像とテキストのマッピング関係を自動的に学習できるようになります。さらに、強化学習手法を使用して、環境と対話することで画像情報に基づいて意思決定を行う方法を学習することもできます。別の
- AI 791 2024-05-02 16:01:01
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- 12 のビデオ理解タスクで、マンバが初めてトランスフォーマーを破りました
- このサイトでは学術的・技術的な内容のコラムを掲載しています。近年、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。ビデオ理解の新しい領域を探求する Mamba モデルは、コンピューター ビジョン研究の新しいトレンドをリードします。従来のアーキテクチャの制限は打ち破られ、状態空間モデル Mamba は、長いシーケンス処理における独自の利点により、ビデオ理解の分野に革命的な変化をもたらしました。上海南京大学出身
- AI 1546 2024-05-01 08:20:15
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- GraphRAG を理解する (1): RAG の課題
- RAG (RiskAssessmentGrid) は、外部の知識ソースを使用して既存の大規模言語モデル (LLM) を強化し、より文脈に関連した回答を提供する方法です。 RAG では、取得コンポーネントは追加情報を取得し、応答は特定のソースに基づいて、LLM の応答がこの情報に基づくように、この情報を LLM プロンプトにフィードします (拡張フェーズ)。 RAG は、トリミングなどの他の技術と比較して経済的です。また、この情報に基づいて追加のコンテキストを提供することで幻覚を軽減するという利点もあります (拡張段階)。RAG は、今日の LLM タスク (レコメンデーション、テキスト抽出、センチメント分析など) のワークフロー メソッドになります。このアイデアをユーザーの意図に基づいてさらに細分化すると、通常は次のようになります。
- AI 1288 2024-04-30 19:10:01
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- 小紅書が諜報員たちを喧嘩させた!復旦大学と共同で大型モデル専用のグループチャットツールを開始
- 言語は単語の山であるだけでなく、顔文字のカーニバル、ミームの海、そしてキーボード戦士の戦場でもあります (え? どうしたの?)。言語は私たちの社会的行動をどのように形作るのでしょうか?絶え間ない言葉によるコミュニケーションを通じて、私たちの社会構造はどのように進化するのでしょうか?最近、復旦大学と小紅樹の研究者らは、AgentGroupChat と呼ばれるシミュレーション プラットフォームを導入して、これらの問題について徹底的な議論を行いました。 WhatsApp などのソーシャル メディアのグループ チャット機能は、AgentGroupChat プラットフォームのインスピレーションです。 AgentGroupChat プラットフォームでは、エージェントはソーシャル グループ内のさまざまなチャット シナリオをシミュレートして、研究者が人間の行動に対する言語の影響を深く理解できるようにします。すべき
- AI 1290 2024-04-30 18:40:23
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- Devin の GitHub バージョンはオンラインです、入力できればアプリケーションを開発できます、Microsoft CEO: IDE を再定義
- Microsoft の「GitHub バージョンの Devin」 - Copilot WorkSpace がついにオンラインになりました。 WorkSpace は、すべての開発者が自然言語を使用して頭の中にあるアイデアをアプリケーションに変換できるようにすることを目的とした新しい「Copilot ネイティブ」開発環境です。つまり、アイデアと入力さえできれば、ソフトウェア開発に携わることができます。 WorkSpace のすべて自然言語ワークフローは、ネチズンから「GitHub バージョンの Devin」という称号も獲得しました。 GitHub CEOのDomke氏は、WorkSpaceはCopilotの本来の機能を超えており、開発者のエクスペリエンスを再定義するだろうと述べた。マイクロソフトCEOのナデラ氏も改めて言及
- AI 725 2024-04-30 17:55:24
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- Web サービスで人工知能と機械学習を活用する方法
- 人工知能テクノロジーをさまざまな製品に統合することは、特にネットワーク サービス システムにおいて大きな変革をもたらしています。人工知能の定義は、プログラミング コードにヒューリスティックと確率を含むように拡張され、より効率的なデータ処理と問題解決機能への道が開かれました。機械学習 (ML) 市場は世界的に急成長しています。 2022年には約192億ドルの価値になる。専門家らは、この数字が2030年までに2,259億1,000万ドルに急増すると予測しています。この記事では、人工知能と機械学習 (ML) が Web サービスに与える大きな影響を詳しく掘り下げ、それらが大量のデータの処理方法にどのような革命をもたらしているかを明らかにします。過去数年間で、機械学習テクノロジーはさまざまな分野、特にデータ処理において大きな進歩を遂げました。
- AI 853 2024-04-30 17:50:01
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- 量子人工知能にはどのような可能性があるのでしょうか?
- 人工知能 (AI) の変化する砂の中で、不死鳥が灰の中から立ち上がり、量子物理学と計算の魔術の融合である計算知能の新時代の到来を告げました。読者の皆さん、私たちが知っている技術進歩の軌道を再定義する画期的な収束である量子人工知能の誕生に注目してください。量子 AI を理解する: 量子力学と人工知能の結婚 本質的に、量子 AI は量子物理学のエーテル領域と人工知能の計算交響曲の間のダンスのようなもので、神秘とアルゴリズムの間の探求に似ています。バイナリ パスでたどたどしい従来のコンピュータとは異なり、量子 AI は量子ステージ上で優雅に回転し、量子ビットの神秘的な魅力を発揮します。猫を彷彿とさせる謎の生物
- AI 537 2024-04-30 17:49:13
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- 25平方キロメートルという史上最大規模の再建! NeRF-XL:マルチカード合同トレーニングが実に効果的!
- 原題: NeRF-XL: Scaling NeRFswithMultipleGPUs 論文リンク: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/assets/nerfxl.pdf プロジェクトリンク: https://research.nvidia.com/labs/ toronto -ai/nerfxl/著者の所属: NVIDIA カリフォルニア大学バークレー校 論文のアイデア: この論文は、複数のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) (NeRF) 間で神経線フィールドを割り当てる原理的な方法である NeRF-XL を提案します。
- AI 1038 2024-04-30 16:50:14
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- 「GPT-4に非常に近い」WizardLM-2がMicrosoftによって緊急廃止されたその裏話とは?
- 少し前に、Microsoft は自らの間違いを犯しました。WizardLM-2 を大々的にオープンソース化し、その後すぐにきれいに撤回しました。現在、WizardLM-2 のリリース情報を照会できます。WizardLM-2 は、複雑なチャット、多言語、推論、代理店のパフォーマンスが向上した、「GPT-4 に本当に匹敵する」オープンソースの大規模モデルです。このシリーズには、WizardLM-28x22B、WizardLM-270B、WizardLM-27B の 3 つのモデルがあります。その中には、WizardLM-28x22B が最も先進的なモデルであり、非常に複雑なタスクに対する内部評価の結果、最高のオープンソース LLM です。 WizardLM-270B はトップレベルの推論機能を備えており、同じスケールの最初の選択肢です。
- AI 601 2024-04-30 16:40:12
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- Python チームはまだ解散しておらず、Google は再び Flutter と Dart に対して行動を起こしています
- 先週、「GoogleがPython基礎チームを解雇した」というニュースが白熱した議論を巻き起こした。 「Google の Python 運営委員会のメンバーである Thomas Wouters 氏からの最新情報は皆を驚かせました。「上司を含め、直接一緒に働いている人が全員解雇されると、ああ、人員削減が行われ、後任のスケジュールを立てるように求められます」彼らは雇用され、さまざまな国で同じ役職に就くように言われましたが、彼らはそれに満足していませんでした。「ちょうど Google が Python チームを解雇する理由について人々が議論していたときでした。 「Flutter、Dart、Python などの主要チームの従業員を解雇する」というニュースが再び広まりました。海外メディアTechCrunchによると、Googleが認めた
- AI 1388 2024-04-30 16:01:28
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- 2024 年におけるオープンソース AI の重要性
- オープンソース AI の需要は 2024 年まで増加し続けるでしょう。オープンソース AI により、開発者は互いの作業にアクセスして構築できるため、現場でのコラボレーション、透明性、イノベーションが可能になります。これにより、AI テクノロジーの開発が加速し、アクセシビリティが向上し、AI 機能が民主化されます。オープンソース AI の重要性について簡単に説明しましょう。 2024 年のオープンソース AI の重要性に関する重要なポイントは次のとおりです。 コラボレーション: オープンソース AI は、開発者、研究者、組織間のコラボレーションを促進して知識やリソースを共有し、それによってこの分野の進歩を加速します。アルゴリズム、モデル、ツールをオープンに共有することで、AI 機能の洗練と進歩に役立つ世界的な集合意識が維持され、イノベーションのペースが加速します。透明度: オン
- AI 964 2024-04-30 09:07:22
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- 全国人民代表大会のマルチモーダルモデルがAGIに移行:初めて独立した更新を実現し、写真ビデオの生成はSoraを超える
- 4 月 27 日に開催された中関村フォーラム総合人工知能並列フォーラムで、中国人民大学関連のスタートアップ企業である Sophon Engine は、新しいマルチモーダル大型モデル Awaker 1.0 を盛大にリリースし、AGI への重要な一歩を踏み出しました。 Sophon エンジンの前世代の ChatImg シーケンス モデルと比較して、Awaker 1.0 は新しい MOE アーキテクチャを採用し、独立して更新する機能を備えています。これは、業界初の「真の」独立した更新を実現するマルチモーダル大型モデルです。ビジュアル生成の点では、Awaker 1.0 は完全に自社開発したビデオ生成ベース VDT を使用しており、写真ビデオ生成において Sora よりも優れた結果を達成し、大型モデルのランディングにおける「ラスト マイル」の困難を打破します。 Awaker1.0は
- AI 1244 2024-04-30 08:13:07
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- GTC カンファレンスから 1 か月後、Nvidia の Omniverse Cloud API が急速に登場
- 今年の GTC カンファレンスで、Nvidia は、生成機能型 AI などのテクノロジーを使用して、業界をリードするメタバース、産業用デジタル ツイン、ロボット トレーニング ソフトウェア システムを構築したと発表しました。 NVIDIA のリアルタイム シミュレーションおよびコラボレーション プラットフォーム Omniverse に基づいています。 OmniverseCloud API のリリースにより、現実世界の環境をシミュレートするツールの対象範囲が拡大し、現在では多くの企業が産業用デジタル ツイン アプリケーションやワークフローを作成するために使用しています。 3 月には、合計 5 つの新しい OmniverseCloud アプリケーション プログラミング インターフェイスが導入され、開発者はコアの Omniverse テクノロジーを既存の設計および自動化ソフトウェア アプリケーションに簡単に統合して、デジタル ツインやロボットのテストと検証を行うことができます。
- AI 652 2024-04-30 08:10:22
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- 清華王暁南氏のチームは、材料の設計と合成から触媒のイノベーションとカーボンニュートラルに至るまで、「AI+ 材料」のフロンティアと実装を探求しています。
- 著者 | 編集者 清華大学 王暁南 | Kaixia 今日の急速な技術発展の時代において、新素材の研究開発は科学の進歩と産業革命を促進する重要な力となっています。エネルギー貯蔵から情報技術、生物医学に至るまで、革新的な材料の設計、合成、機能特性評価は、これらの分野における画期的な進歩の基礎です。新材料の研究開発は、多くの分野で画期的な進歩を遂げています。エネルギー貯蔵の観点から、研究者たちは再生可能エネルギーの貯蔵ニーズを満たすために、より効率的で安全な電池材料の開発に取り組んでいます。同時に、情報技術の進歩により、材料科学者も人工知能 (AI) 技術の継続的な進歩に従うようになり、新材料研究への応用は新たな研究パラダイムを開き、従来の技術を超える新たな生産力となっています。研究開発モデル。特別
- AI 1605 2024-04-29 21:19:01
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- ファーウェイ・ソフトウェア・エリート・チャレンジは10回にわたって成功裡に開催され、2,000人以上のソフトウェア・エリートがファーウェイに入社した
- 2024年4月28日、第10回ファーウェイ・ソフトウェア・エリート・チャレンジ2024-「プランク・プロジェクト」グローバル決勝戦および授賞式は成功裡に終了した。 2 か月間にわたり、世界中の 800 以上の大学から約 30,000 人の選手と 5,700 を超えるチームが、8 つの主要な競技エリアの地域予選、地域準決勝、および世界決勝戦で熾烈な競争を繰り広げ、最終的には北京-天津で優勝しました。東北部門はハルビン工業大学の「Yuanmeng Star」チームが世界選手権で一気に優勝し、賞金20万元を獲得した。 2023 Huawei Software Elite Challenge のファイナリストの集合写真 2024 Huawei Software Elite Challenge の世界チャンピオン Huawei Software Elite Challenge は、世界中の大学生を対象に Huawei が主催する大規模なソフトウェア プログラミング コンテストです。 「Planck Plan」をテーマに、目指すもの
- AI 642 2024-04-29 19:22:29