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- 中国を代表する AR パワー: Rokid AR Lite 空間コンピューティング スイートがリリースされ、ソフトウェアとハードウェアが包括的にアップグレードされました
- 2024 年 4 月 20 日、Rokid は杭州で「楽しい、格好良い、良い」をテーマにした Rokid Open Day カンファレンスを開催しました。 Rokid は新世代の ARLite 空間コンピューティング スイートを正式にリリースし、AR 開発者のエコロジーとデジタル化の分野における Rokid の最近の進歩と成果を共有し、多数の主要な業界を超えたコラボレーションを発表しました。中国を代表する AR イノベーション勢力として、Rokid は中国における空間コンピューティングの包括的な普及を指導し続け、次世代家電が早期に登場し、一般の人々が技術革新の力を体験し恩恵を受けることができるようにします。 Apple の VisionPro 製品ラインとは異なり、今回リリースされた RokidARLite 空間コンピューティング スイートは、OST 光学的観点に基づいています。
- AI 878 2024-04-21 08:00:15
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- CVPR 2024 の高得点論文: NeRF 変換タスクを統合する新しいジェネレーティブ編集フレームワーク GenN2N
- 私たちのウェブサイトの AIxiv コラムは学術的および技術的な内容に関するものです。過去数年間で、当社ウェブサイトの AIxiv コラムには、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室を網羅した 2,000 件を超えるコンテンツが寄せられ、学術交流と普及の促進に貢献しています。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。提出メールアドレスは liyazhou@jiqizhixin.com zhaoyunfeng@jiqizhixin.com です。香港科技大学と清華大学の研究者は、テキスト駆動型 NeRF 編集など、さまざまな NeRF 変換タスクに適した統合生成型 NeRF から NeRF への変換フレームワークである「GenN2N」を提案しました。
- AI 1257 2024-04-19 21:40:09
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- GPT ストアはオープンすることさえできません。なぜこの国内プラットフォームがこのような道を歩むのでしょうか? ?
- この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は
- AI 1460 2024-04-19 21:30:27
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- Ant Group と浙江大学が共同で、オープンソースの大規模モデル知識抽出フレームワークである OneKE をリリース
- 最近、Ant Group と浙江大学が共同開発した大規模モデル知識抽出フレームワークである OneKE がオープンソースとして発表され、OpenKG オープン ナレッジ グラフ コミュニティに寄贈されました。ナレッジ グラフは、大規模モデルの信頼性と制御性を実現するための重要なテクノロジの 1 つであり、ナレッジ抽出はドメイン ナレッジ グラフの構築に役立ちます。 OneKE は、研究者や開発者が情報抽出、テキスト データの構造化、ナレッジ グラフの構築などの問題をより適切に処理できるよう支援することに取り組んでいます。 OneKE を通じてリスク イベント、個人エンティティ、組織エンティティなどを抽出すると、イベントのコンテキスト、イベントの発展傾向、エンティティ間の相関関係を明確に提示できます。適切に構築されたグラフは、大規模なモデルがエンティティやドキュメント全体にわたる複雑な推論を実現するのに役立ちます。 OneKE は中国語と英語のバイリンガルをサポートし、OpenSPG および DeepKE オープン ソース フレームワークをサポートします
- AI 1344 2024-04-19 21:20:01
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- 人工知能はエネルギー産業を 3 つの方法で変革します
- 2024 年には、人工知能が顧客エクスペリエンスの向上と炭素排出量の削減において役割を果たすようになるでしょう。人工知能は 2023 年に主流になり始めたばかりですが、業務の最適化と自動化を目的として長年にわたりさまざまな業界で使用されてきました。エネルギー分野では、予知保全、送電網管理、需給予測などの側面が AI によって変革されつつあります。しかし、AI には依然として大きな価値があり、特に顧客エクスペリエンスの向上と炭素排出量の削減においては大きな価値があります。 2024 年までに、この分野での人工知能の応用がより広範かつインテリジェントになり、このテクノロジーの可能性を最大限に引き出すことに近づくでしょう。ここでは、人工知能が今年エネルギー業界を変革する主な方法のいくつかを見てみましょう。 1. 顧客サービスロボットがエネルギープロバイダーの顧客になった
- AI 1197 2024-04-19 18:22:12
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- あらゆる場所の AI: エッジを超えて持続的に
- 人工知能 (AI) の統合はあらゆるところで行われており、業界全体に変革の機会をもたらしています。そのようなパラダイムシフトの 1 つは、人工知能とエッジ コンピューティングの融合であり、持続可能なソリューションと革新的なアプリケーションを促進します。企業は AI の急速な進歩を活用して、カスタマー エクスペリエンス (CX) および予測分析における大規模なハイパー パーソナライゼーションを可能にし、サービスと運用を変革して事業運営を管理できます。 AI、5G、および IoT 5G ネットワークの統合により、次のような利点が得られます。 低遅延のデバイス接続が大幅に増加し、その結果、マシンのスケーリングが可能になり、マシン通信が可能になります。 ネットワークに接続されたデバイスとセンサーの出現により、大規模な経済性を活用してハイパーパーソナライズされた環境を拡張 PwC は、二酸化炭素排出削減に役立つ人工知能の可能性を示すレポートを発表しました。その分析によると、2030 年までに、
- AI 765 2024-04-19 17:37:27
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- エンドツーエンドの自動運転、マルチモーダルシーンブレイン、新しい3Dインタラクション:SenseTime Jueyingの大型モデルが北京モーターショーで初公開される
- SenseTime Jueying は、量産向けの真のエンドツーエンド自動運転ソリューション UniAD を初めて自動車に導入します。SenseTime Jueying は、鋭い洞察力、深い思考、効率的な実行を備えたマルチモーダル シーン ブレイン「VisionPro」を作成します。自動車では、SenseTime Jueying が世界初の 3D 高精度視線インタラクションをデモンストレーションし、2024 年に北京国際自動車展示会が 4 月 25 日から 5 月 4 日まで盛大に開催されます。 SenseTime Jueying は、認識と意思決定を統合した自動運転の一般的なモデルを提案した業界初の企業として、量産向けの真のエンドツーエンドの自動運転ソリューションである UniAD の初の車載デモンストレーションを行います。同時に、マルチモーダルシーンブレインを核としたAI大型モデルコックピット製品マトリックスと新しいコックピット3Dインタラクションも展示されます。頭
- AI 958 2024-04-19 16:10:01
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- 変圧器を使用して、ライダー、ミリ波レーダー、視覚的特徴を効果的に関連付けるにはどうすればよいですか?
- 著者が自動運転を個人的に理解するための基本的なタスクの 1 つは 3 次元のターゲット検出であり、現在では多くの方法がマルチセンサー フュージョンに基づいて実装されています。では、なぜマルチセンサーフュージョンが必要なのでしょうか? それがライダーとカメラのフュージョンであっても、ミリ波レーダーとカメラのフュージョンであっても、主な目的は、点群と画像の間の補完的な接続を使用して、ターゲット検出の精度を向上させることです。コンピューター ビジョンの分野で Transformer アーキテクチャを継続的に適用することで、アテンション メカニズムに基づく手法により、複数のセンサー間の融合の精度が向上しました。共有された 2 つの論文は、このアーキテクチャに基づいており、それぞれのモダリティの有用な情報をさらに活用し、より優れた融合を達成するための新しい融合方法を提案しています。 TransFusion: 主な貢献
- AI 477 2024-04-19 16:01:24
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- サイバーセキュリティ分野で新世代の人工知能がどのように受け入れられているか
- ネットワーク セキュリティの分野で新世代の人工知能がどのように受け入れられるか GenAI は、ネットワーク セキュリティの分野でますます複雑化する脅威に直面しています。サイバーセキュリティ分野での GenAI の統合は、防御メカニズムの新たな段階の到来を告げます。コンテンツを作成し、特定のアラートに対応する GenAI の能力は、期待と課題に満ちたサイバーセキュリティの変革の章を示しています。この強力なテクノロジーがサイバーセキュリティの世界をどのように再構築しているのかを詳しく見てみましょう。今日のデジタル環境において、生成 AI の出現はサイバーセキュリティの変革段階を示しています。 GenAI は人工知能のパラダイム シフトを表しており、システムが画像やテキストからビデオなどに至るまで、特定のプロンプトに基づいてさまざまなコンテンツを作成できるようになります。この革新的なテクノロジーは、既存のオンライン作業とドキュメントに基づいて構築されています
- AI 1220 2024-04-19 16:01:10
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- OpenAI は新しい微調整とカスタマイズのオプションを提供します
- 微調整は、価値のある AI ツールを構築する上で重要な役割を果たします。よりターゲットを絞ったデータセットを使用して事前トレーニングされたモデルを改良するこのプロセスにより、ユーザーは専門的な意味合いに対するモデルの理解を大幅に高めることができ、特定のタスクのために既製の知識をモデルに追加できるようになります。このプロセスには時間がかかる場合がありますが、多くの場合、モデルを最初からトレーニングするよりも 3 倍の費用対効果が高くなります。この価値は、カスタム モデル プログラムの拡張と微調整 API のさまざまな新機能に関する OpenAI の最近の発表に反映されています。セルフサービス微調整 API の新機能 OpenAI は、2023 年 8 月に GPT-3 用のセルフサービス微調整 API のリリースを初めて発表し、AI コミュニティから熱狂的な反応を得ました。 OpenAI のレポートによると、
- AI 1099 2024-04-19 15:19:09
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- 2024 年の AEC/O 業界の 5 つの主要な開発トレンド
- AEC/O(Architecture, Engineering & Construction/Operation)とは、建設業界における建築設計、工学設計、建設、運営を提供する総合的なサービスを指します。 2024 年、AEC/O 業界は技術の進歩の中で変化する課題に直面しています。今年は先進技術の統合が見込まれ、設計、建設、運用におけるパラダイムシフトが到来すると予想されています。これらの変化に対応して、業界は急速に変化する世界のニーズに適応するために、作業プロセスを再定義し、優先順位を調整し、コラボレーションを強化しています。 AEC/O 業界の次の 5 つの主要なトレンドが 2024 年の主要テーマとなり、より統合され、応答性が高く、持続可能な未来に向けて進むことが推奨されます: 統合サプライ チェーン、スマート製造
- AI 1043 2024-04-19 14:50:21
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- Llama3が突然やってくる!オープンソース コミュニティが再び沸騰: GPT4 レベルのモデルに無料でアクセスできる時代が到来
- ラマ3が登場!先ほどMetaの公式サイトが更新され、Llamaの380億バージョンと700億パラメータのバージョンが公式から発表されました。そして、それは発売後のオープンソース SOTA です。メタ公式データは、Llama38B および 70B バージョンがそれぞれのパラメーター スケールですべての対戦相手を上回っていることを示しています。 8B モデルは、MMLU、GPQA、HumanEval などの多くのベンチマークで Gemma7B および Mistral7BInstruct を上回ります。 70B モデルは人気のクローズドソース フライド チキン Claude3Sonnet を超え、Google の GeminiPro1.5 と行ったり来たりしています。 Huggingface のリンクが公開されるとすぐに、オープンソース コミュニティは再び興奮しました。目の鋭い盲目の学生たちもすぐに発見した
- AI 1034 2024-04-19 12:43:01
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- 新しくリリースされた Llama 3 を体験する 6 つの簡単な方法!
- 昨夜、Meta は Llama38B および 70B モデルをリリースしました。Llama3 の命令調整モデルは、会話/チャットのユースケース向けに微調整および最適化されており、一般的なベンチマークで多くの既存のオープンソース チャット モデルを上回っています。たとえば、Gemma7B や Mistral7B などです。 Llama+3 モデルはデータとスケールを改善し、新たな高みに到達します。これは、Meta によって最近リリースされた 2 つのカスタム 24K GPU クラスター上の 15T トークンを超えるデータでトレーニングされました。このトレーニング データセットは Llama2 の 7 倍大きく、4 倍のコードが含まれています。これにより、Llama モデルの機能が現在の最高レベルになり、Llama2 の 2 倍である 8K を超えるテキスト長がサポートされます。下
- AI 686 2024-04-19 12:16:01
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- ボストン・ダイナミクス、純粋な電気で動く人型ロボット Atlas の新バージョンを発売
- 私たちは新世代の人型ロボット、アトラスの誕生に立ち会ってきました。新しいロボットのビデオが公開されるとすぐに、ボストン・ダイナミクスが10年以上開発してきた古いバージョンのAtlas、つまり人間よりも柔軟性を備えた人型ロボットを廃止した理由がすぐにわかりました。新しいロボットは最先端の機械学習技術を統合しており、自律的に学習して自身の動作や反応を改善することができます。これらすべては、ロボット技術が急速に進歩しており、将来のロボットはより柔軟でインテリジェントになることを示しています。研究室の床に静かに横たわっているアトラスロボットは印象的です。しかし、突然関節が逆になり、彼は足の独創的な回転によって、人間には不可能なことを効果的に達成しました。この驚くべき変形方法により、ロボットは人間にはできないことを実現できるようになります。
- AI 703 2024-04-19 11:46:01
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- 高度な分析市場は2028年までに1,610億ドルに達する見込み
- 高度な分析市場の成長は、次のような複数の要因によって推進されています。 ビッグデータと関連テクノロジーの導入の拡大: ビッグデータ分析革命の中心にあるのは、ビッグデータがより広く使用されるようになり、これらのテクノロジーへのアプローチが常に変化しているという事実です。変化。あらゆる分野におけるデータの蓄積が、組織の行動に根本的に影響を与える最も重要な要素の 1 つとなっているのは明らかです。これは一方では大きな課題である可能性がありますが、他方では、このデータはチャンスであるとも言えます。特に市場が飽和し、需要がすでにわかっている場合には、顧客の行動、市場トレンド、運用指標を明確に見ることができます。機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の出現: 機械学習と人工知能の共同開発は、分析分野が革命に直面していることを意味します。高度な分析における機械学習と人工知能が製造に応用される
- AI 492 2024-04-19 08:34:29