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- 生成型 AI イノベーション セキュリティ システムを構築する、Amazon の最高セキュリティ責任者が教える 3 つのヒント
- Amazon クラウド テクノロジーには世界中に何百万もの顧客がおり、毎日数十億のイベントを追跡しているため、Amazon クラウド テクノロジーはより多くのセキュリティ脅威を検出できます。 2019 年、Amazon クラウド テクノロジー最高セキュリティ責任者の Steve Schmidt は、クラウド セキュリティの問題に焦点を当てた初のカンファレンスである Amazon クラウド テクノロジー re:Inforce の開始を正式に発表しました。このカンファレンスは現在 5 回開催されており、クラウド セキュリティのベンチマークとなっています。 Steve Schmidt は 2010 年に Amazon に入社し、Amazon クラウド テクノロジーの最高情報セキュリティ責任者を 12 年間務め、2022 年からは Amazon の最高セキュリティ責任者を務めています。最近、生成型 AI 時代の企業セキュリティについてウォール ストリート ジャーナルのインタビューを受けました。 SteveSchmidt 氏は、セキュリティチームが次のように述べています。
- AI 482 2024-04-17 18:40:02
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- nuScenes の最新 SOTA | SparseAD: スパース クエリは効率的なエンドツーエンドの自動運転に役立ちます。
- 先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い
- AI 751 2024-04-17 18:22:16
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- 清華チームが新しいプラットフォームを立ち上げる:分散型 AI を使用してコンピューティング能力不足を打破
- 最近、あるデータが AI 分野におけるコンピューティング能力の需要の驚くべき伸びを指摘しています。業界専門家の推定によると、OpenAI が発売した Sora には 1 か月のトレーニングに約 4,200 ~ 10,500 台の NVIDIA H100 が必要です。モデルの生成時 推論段階の後、計算コストはすぐにトレーニング段階を超えます。この傾向が続くと、GPU の供給が大型モデルの継続的な需要を満たすことが困難になる可能性があります。しかし、最近海外では、今後の「コンピューティング能力不足」に対する新たな解決策となる可能性のある、分散型AIという新たなトレンドが存在している。 3週間前の3月23日、StabilityAIは突然、同社CEOのエマド・モスタク氏の辞任を発表した。エマドモ
- AI 664 2024-04-17 18:16:14
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- 生成 AI はリアルタイムのサプライ チェーンを現実に近づけます
- 生成型人工知能は多くの業界に影響を与えている、または影響を与えると予想されており、サプライチェーン ネットワーク変革の機は熟しています。生成 AI は、計画から調達、製造、履行に至るまで、サプライ チェーンにおけるリアルタイムのやり取りと情報を大幅に促進することを約束します。これらすべてのプロセスの生産性への影響は重大です。アクセンチュアの新しい調査では、企業の 40% 以上 (43%) のエンドツーエンドのサプライ チェーン活動のすべての労働時間が、生産用人工知能の影響を受ける可能性があると計算されています。さらに、サプライチェーン全体の作業時間の 29% は生産 AI によって自動化でき、サプライチェーン全体の作業時間の 14% は生産 AI によって大幅に増加できます。この新たなテクノロジーは、設計と計画から調達と製造、フルフィルメントに至るサプライチェーン全体に影響を与える可能性があります。
- AI 1199 2024-04-17 17:25:01
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- グリーン革命: IoT と AI が持続可能な未来への道をどのように切り開くか
- 人工知能 (AI) やモノのインターネット (IoT) がどのように私たちの労働力を減らし、物理的なセキュリティを侵害しているのかについてのあらゆる心配と悲観の中で、私たちはこれらの特定のテクノロジーがもたらす特別なもののいくつかを認識するために少し時間を取る必要があります。テーブルへ。環境の持続可能性を実現するための IoT と AI の活用 AI と IoT を日常生活や産業プロセスに統合すると、環境に大きなメリットがもたらされます。これらのテクノロジーが環境にどのようにプラスの影響を与えているかをいくつか紹介します。 エネルギー効率最適化ネットワークにより、よりスマートなグリッドとメーターが可能になり、より効率的なエネルギーの分配と消費が可能になります。人工知能アルゴリズムはピーク時間を予測し、エネルギーの流れを調整して無駄を削減します。建物内では、AI 駆動のスマート空調システムが天気予報を分析します
- AI 1163 2024-04-17 16:40:01
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- Google、大型モデルの「記憶喪失」を是正するために行動を起こす!フィードバック アテンション メカニズムはコンテキストの「更新」に役立ち、大規模なモデルに無制限のメモリを使用できる時代が到来します。
- 編集者 | Yifeng 制作 | 51CTO テクノロジースタック (WeChat ID: blog51cto) Google がついに行動を起こす!私たちはもう大型モデルの「記憶喪失」に悩まされることはありません。 TransformerFAM は、大規模モデルに無制限のメモリを提供することを約束して誕生しました。さっそく、TransformerFAM の「有効性」を見てみましょう。長いコンテキスト タスクを処理する際に、大きな画像モデルのパフォーマンスが大幅に向上しました。上の図では、Isabelle や NarrativeQA などのタスクでは、モデルが大量のコンテキスト情報を理解して処理し、特定の質問に対して正確な回答や要約を提供する必要があります。 FAM 構成のモデルは、すべてのタスクにおいて他のすべての BSWA 構成よりも優れたパフォーマンスを示し、ある点を超えると、
- AI 498 2024-04-17 15:40:01
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- エージェントを一文で作成!ロビン・リー: 誰もが開発者になる時代が来る
- すべてを覆す大きなモデルが、ついに編集者の頭にたどり着いた。たった一文でできたエージェントでもあります。このように、彼に記事を与えると、1 秒以内に新鮮なタイトルの候補が出てきます。私と比較すると、この効率は稲妻のように速く、ナマケモノのように遅いとしか言いようがありません... さらに驚くべきことに、このエージェントの作成には実際には数分しかかからないということです。プロンプトは江おばさんのものです。そして、この破壊的な感覚も体験したい場合は、百度が立ち上げた新しいウェンシン インテリジェント エージェント プラットフォームに基づいて、誰でも無料で独自のインテリジェント アシスタントを作成できます。検索エンジン、スマート ハードウェア プラットフォーム、音声認識、地図、自動車、その他の Baidu モバイル エコロジー チャネルを使用して、より多くの人があなたの創造性を活用できるようにすることができます。ロビン・リー自身
- AI 1129 2024-04-17 14:28:01
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- LLM が意思決定プロセスをどのように強化するか
- デジタル時代では、技術力の重要性がますます高まるため、意思決定プロセスが変化しています。 Large Language Model (LLM) は、さまざまな領域でより適切な意思決定を可能にする能力が高く評価されている注目すべきテクノロジです。しかし、LLM は意思決定プロセスをどの程度強化できるのでしょうか? もしそうなら、どのようにして LLM を理解しますか? OpenAI の GPT シリーズや Google の BERT などの最近の自然言語処理システムは、大規模なテキスト データベースでトレーニングされる非常に複雑な人工知能プログラムです。 。これらのモデルは人間のようなテキストを理解して出力できるため、自然言語処理で使用する場合に大きな利点があります。情報合成 LLM の主な利点の 1 つは、このようなマシンが大量のデータを迅速かつ完璧に処理できることです。
- AI 1076 2024-04-17 13:10:11
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- AI がブレイン コンピューター インターフェイス研究を支援、ニューヨーク大学の画期的なニューラル音声デコード技術が Nature サブジャーナルに掲載
- 著者 | 編集者 Chen Xupeng | ScienceAI 神経系の欠陥による失語症は、重大な生活障害を引き起こす可能性があり、人々の職業生活や社会生活が制限される可能性があります。近年、ディープラーニングとブレイン・コンピューター・インターフェース(BCI)技術の急速な発展により、失語症者のコミュニケーションを助ける神経言語補綴物の開発が可能になりました。しかし、神経信号の音声デコードは課題に直面しています。最近、ヨルダン大学の VideoLab と FlinkerLab の研究者は、軽量の畳み込みニューラル ネットワークを使用して音声を一連の解釈可能な音声パラメータ (ピッチ、ラウドネス、フォルマント周波数など) にエンコードできる新しいタイプの微分可能な音声合成装置を開発しました。 .)、微分可能なニューラル ネットワークを通じてこれらのパラメーターを音声に合成します。このシンセサイザー
- AI 1257 2024-04-17 08:40:05
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- Gartner: ジェネレーティブ AI が中国企業のデータセンター設計の変革を推進
- 2024 年 4 月 15 日のニュースによると、ガートナーが最近発表した 2024 年の CIO およびテクノロジー幹部を対象とした調査では、中国企業の 60% 以上が今後 12 ~ 24 か月以内に生成人工知能 (GenAI) を導入する予定であることが示されています。中国企業はパブリック クラウド経由ではなくローカルに GenAI を導入する傾向があるため、現在のインフラストラクチャ環境では GenAI プロジェクトをサポートできません。これにより、中国企業のデータセンターの設計変革が促進されます。 Gartner のリサーチ ディレクター、Zhang Lukeng 氏は、「セキュリティとデータ プライバシーに関する懸念と規制要件のため、一部の企業は GenAl ソリューションをオンプレミスで導入したり、大規模言語モデル (LLM) を微調整したりすることを好みます。GenAl をオンプレミスで導入することは重要です」と述べています。データセンターだけでなく
- AI 1317 2024-04-16 22:41:06
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- Sora が Adobe ファミリー バケットに加わり、ビデオが写真やシーンを含むように変更されました: PR アップデート プレビュー
- 生成AI時代のビデオ編集ツールです。アドビは間もなく、最先端の生成 AI ビデオ作成機能を利用できるようになります。本日、Adobe は Premiere Pro の新バージョンのアップデート計画を発表しました。これには、OpenAI の Sora や Runway の Gen-2 や Pika など、サードパーティの AI ビデオ生成モデル用のプラグインの追加が含まれており、間もなく Adobe ツール システムに追加され、人々が使用できるようになります。 Adobe 独自の大型モデル Firefly の機能に基づいて、ビデオ素材に直接コンテンツを追加または削除できるようになりました。トランジション中に背景に焦点が当てられていないように感じられるショットはありませんか?あとは OpenAI の Sora を使って段落を自動生成するだけです。そら缶
- AI 781 2024-04-16 21:43:21
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- DeepMind がトランスフォーマーをアップグレードし、フォワードパスの FLOP を最大半分に削減可能
- ハイブリッド深度を導入した DeepMind の新しい設計により、トランスの効率が大幅に向上します。 Transformer の重要性は言うまでもありませんが、現在多くの研究チームがこの革新的なテクノロジーの改善に取り組んでいます。その重要な改善の方向性の 1 つは、不必要な計算時間を節約できる適応型コンピューティング機能を提供することです。 。 Transformer アーキテクチャの提案者の 1 人であり、NEARProtocol の共同創設者である Illiya Polosukhin 氏は、少し前の Jen-Hsun Huang 氏との会話の中で次のように述べています。特定の問題に費やされます。」
- AI 1150 2024-04-16 20:10:37
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- 清華の最新作! RoadBEV: BEV で路面の再構築をどのように実現するか?
- 原題: RoadBEV: RoadSurfaceReconstructioninBird'sEyeView 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2404.06605.pdf コードリンク: https://github.com/ztsrxh/RoadBEV 著者の所属: 清華大学、カリフォルニア大学バークレー校 論文アイデア: 路面状況、特に幾何学的輪郭は自動運転車の運転能力に大きく影響します。ビジョンベースのオンライン道路再構築により、道路情報を事前に取得できることが期待されます。単眼奥行き推定や立体視推定などの既存のソリューションには限界があります。最寄りの鳥瞰図 (BEV)
- AI 696 2024-04-16 19:55:24
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- 非常に長いシーケンス、非常に高速: 新世代の効率的な大規模言語モデルのための LASP シーケンス並列処理
- 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。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。国際的なトップクラスの GPT-4128K や Claude200K から、200 万語を超えるテキストをサポートする国内の KimChat に至るまで、ラージ言語モデル (LLM) はロング コンテキスト テクノロジーにおいて常に人気を博しています。世界で一番
- AI 1246 2024-04-16 18:49:01
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- Adobe ビデオ編集ソフトウェアに Sora が登場! Premiere Pro の新バージョンが AI 編集の時代を切り開く
- Sora は Adobe ビデオ編集ソフトウェアに統合される予定です。新しくリリースされた PremierPro コンセプトのデモンストレーションで、Adobe は OpenAI との協力の結果を示しました。メイン レンズに加えて、B ロール補助レンズは完全に Sora によって生成されました。 Sora に加えて、その他の人気 AI ビデオ ツール Runway や Pika もオプションとして利用可能になります。ランウェイはデモでのソラと同様に使用され、新しい補助ショットを生成できます。 Pika は既存のレンズを数秒間自然に延長できます。これらの機能はまだ初期プレビューと研究段階にあり、いつリリースされるかはまだ明らかにされていないことを強調しておく必要があります。比較すると、Adobe 独自の AI 製品 Firefly
- AI 533 2024-04-16 15:20:01