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- GenAI の勢いを維持するために CIO が注力すべき分野
- GenAI は依然としてほとんどの企業にとって最優先投資であり、期待は高いです。 PwC の最新調査によると、米国の CEO の 61% が AI によってビジネス価値の生成方法が変わると期待していますが、この目標を達成するには、企業は AI の誇大宣伝を現実に変える必要があります。良いニュースは、彼らの技術が向上していることです。実際、Databricks が最近発表した State of Data + AI Report の結果によると、企業は 1,342% のモデルを実験段階から現実世界に導入しており、データと AI に対する野心は衰えておらず、企業の数は減少していません。実験モデルも 134% 増加しました。これらは明るい兆しですが、CIO や他のテクノロジー リーダーとの会話によれば、現在の課題はこれをどのように維持するかです。
- AI 971 2024-06-25 18:35:41
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- 完成度高すぎ! Apple、21のモードが可能な新しいビジュアルモデル4M-21を発売
- **4M** や **UnifiedIO** などの現在のマルチモーダルおよびマルチタスクの基本モデルは、有望な結果を示しています。ただし、さまざまな入力を受け入れ、さまざまなタスクを実行するすぐに使用できる能力は、トレーニング対象のモダリティとタスクの (通常は少数の) 数によって制限されます。これに基づいて、ローザンヌ工科大学 (EPFL) の研究者と Apple は、数十の **広範で **多様な行動モードで動作する、**高度な**任意対任意のモダリティ単一モデルを共同開発しました。さまざまなモダリティに関するトレーニングを行い、大規模なマルチモーダル データセットとテキスト コーパスに関する共同トレーニングを実施します。トレーニング プロセスの重要なステップは、類似した画像であっても、さまざまなモダリティに対して個別の **トークン化** を実行することです。
- AI 1113 2024-06-25 17:17:19
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- マーケティング効果が大幅アップ、AIGC動画制作はこう活用すべき
- 1 年以上の開発を経て、AIGC はテキスト対話と画像生成からビデオ生成に徐々に移行してきました。 4 か月前を振り返ると、Sora の誕生によりビデオ生成トラックに再編が起こり、ビデオ作成分野における AIGC の適用範囲と深さが精力的に促進されました。大型モデルの話題が飛び交う時代において、私たちは映像生成による視覚的な衝撃に驚かされる一方で、実装の難しさに直面しています。確かに大規模モデルは技術研究開発から応用実践までまだ慣らし運転の段階にあり、実際のビジネスシナリオに基づいたチューニングが必要ですが、理想と現実の距離は徐々に縮まりつつあります。マーケティングは、人工知能テクノロジーの重要な実装シナリオとして、多くの企業や実務家がブレークスルーを実現したい方向性となっています。適切な方法をマスターすると、ビデオをマーケティングするクリエイティブなプロセスがより簡単になります。
- AI 331 2024-06-25 00:01:11
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- AI 低分子創薬の「百科事典」、コーネル大学、ケンブリッジ大学、EPFL などの研究者によってレビューされ、Nature サブジャーナルに掲載
- 著者 | 編集者 Du Yuanqi (コーネル大学) | ScienceAI 科学のための AI がますます注目を集めるにつれて、人々は AI がどのように一連の科学的問題を解決し、他の同様の分野で参考としてうまく利用できるかについてより関心を持っています。 AI と低分子創薬は、最も代表的で初期に研究が進められている分野の 1 つです。分子の発見は、(分子構造の離散的な性質のため) 非常に困難な組み合わせ最適化問題であり、探索空間は非常に大きく、険しいものであると同時に、通常、探索された分子の特性を検証することは非常に困難です。高価な実験、少なくともシミュレーション計算、フィードバックを提供するための量子化学手法が必要です。機械学習の急速な発展と初期の探求からの恩恵(シンプルで使用可能な最適化目標と効果測定の構築を含む)
- AI 494 2024-06-24 21:20:21
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- オリンピックで最も賢い AI を選択する: Claude-3.5-Sonnet 対 GPT-4o?
- 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 上海交通大学の生成人工知能研究室 (GAIRLab) の研究チームは、大規模モデルのトレーニング、調整、評価を主な研究方向としています。チームホームページ:https://plms.ai/AI技術は日々変化しています。最近、Anthr。
- AI 1065 2024-06-24 17:01:06
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- RLHF から DPO、TDPO に至るまで、大規模なモデル アライメント アルゴリズムはすでに「トークンレベル」になっています
- 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 人工知能の開発プロセスにおいて、大規模言語モデル (LLM) の制御とガイダンスは常に中心的な課題の 1 つであり、これらのモデルが両方とも確実に機能することを目指しています。強力かつ安全に人類社会に貢献します。初期の取り組みは人間のフィードバックによる強化学習手法に焦点を当てていました (RL
- AI 611 2024-06-24 15:04:43
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- なぜLangChainを諦めたのですか?
- おそらく、LangChain は生まれたその日から、評判が二極化する製品となることが運命づけられていました。 LangChain について楽観的な人は、その豊富なツールやコンポーネント、統合の容易さを高く評価していますが、LangChain について楽観的ではない人は、LangChain は失敗する運命にあると信じています。この急速な技術変化の時代に、すべてを構築するのはまったく不可能です。ラングチェーンで。さらに誇張して言えば、「コンサルティングの仕事では、人々に langchain や llamaindex を使用しないように説得することにエネルギーの 70% を費やしています。これにより、彼らの問題の 90% が解決されます。」 最近、LangChain の苦情が再び話題になりました。議論の焦点: 著者。 Fabian Both は AI テスト ツールです O
- AI 1041 2024-06-24 14:20:32
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- ICML 2024 | 特徴汚染: ニューラル ネットワークは無関係な特徴を学習し、一般化できない
- 論文タイトル:FeatureContamination:NeuralNetworksLearnUncorpopularitiesandFailtoGeneralize 論文リンク:https://arxiv.org/pdf/2406.03345 コードリンク:https://github.com/trzhang0116/feature-contamination 近年のGPTに代表される大規模モデルの成果により、この成功により、ディープ ニューラル ネットワーク + SGD + スケーリングの機械学習パラダイムが AI 分野での優位性を再び証明しました。なぜ基づいているのか
- AI 845 2024-06-24 14:17:11
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- CVPR 24|チューリッヒ工科大学とその他のチーム: 小規模サンプルの 3D セグメンテーション タスクを再定義することで、新しいベンチマークにより幅広い改善の可能性が開かれます。
- 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 この記事の筆頭著者である An Zhaochong は現在、セルジュ ベロンジェの指導の下、コペンハーゲン大学で博士号取得を目指して勉強しています。彼はチューリッヒ連邦工科大学 (ETHZurich) を修士号を取得して卒業し、修士課程では指導者であるリュック・ヴァンの指導の下で働きました。
- AI 845 2024-06-24 14:05:51
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- ByteDouBao の新しい画像トークナイザー: 画像の生成に必要なトークンはわずか 32 個で、速度は最大 410 倍向上します。
- 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 生成モデルの迅速な開発では、Diffusion が依存する VAE や Transformer が依存する VQGAN など、ImageTokenization が非常に重要な役割を果たします。これらのトークン
- AI 1080 2024-06-24 14:03:31
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- Huawei CloudはPanguラージモデルを使用してサービスを再構築し、ModelArts Studioは完全にアップグレードされました
- Huawei Developer Conference 2024は東莞で開催されます。カンファレンスでファーウェイは、HarmonyOSNext、Pangu Model 5.0などの最新の進歩を発表し、高度なAI技術の一連の応用事例を紹介した。 Huawei CloudのCTOであるZhang Yuxin氏は、「報道によると、Huawei CloudはPanguモデルの機能に基づいて一連のクラウドサービスを再構築し、AINativeクラウドを作成して、何千もの産業のインテリジェント化を支援している」と述べた。製品の研究開発、データガバナンス、セキュリティ保護、事業運営と保守などのさまざまな分野で蓄積されたデータと経験を組み合わせて、「独自のパラシュートで飛び降り」、それをHuawei Cloud CodeArts、DataArts、 MetaStudio、GaussDB、クラウド セキュリティ。
- AI 359 2024-06-22 11:55:38
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- Claude 3.5 の直接のレビュー: トリックをしたり、医師の診察を受けたり、トリックをしたり、数学の問題を実行したりする場合、GPT-4o は本当に GPT-4o よりも優れていますか?
- 機械の力に関するレポートの編集者:ヤン・ウェンはいたずらをしたり、医者に会いに行ったり、いたずらをしたり、数学の問題をしたりする 「新しい王」クロード3.5の能力は本当に神秘的ですか?来る、来る、Claude3.5Sonnet がやって来ます! 3 か月の休眠期間を経て、つい昨夜、OpenAI の「強力なライバル」Anthropic が新世代モデル Claude3.5Sonnet を発表しました。この大型モデルの何がユニークなのでしょうか?まず、ニュアンス、ユーモア、複雑な指示をよりよく理解できるようになり、文章の口調がより自然で親しみやすくなりました。また、Anthropic の最強のビジュアル モデルでもあり、チャートやグラフの解釈、不完全な画像からのテキストの転写などのタスクに優れています。また、推論、読解にも使用されます。
- AI 1086 2024-06-22 07:46:19
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- テキスト、位置決め、セグメンテーションのタスクをカバーし、Zhiyuan と香港華人が共同で初の多機能 3D 医療マルチモーダル大型モデルを提案しました
- 著者 | 編集者 Bai Fan、香港中文大学 | ScienceAI 最近、香港中文大学と Zhiyuan は、3D 医療画像を促進するために M3D-Data、M3D-LaMed、M3D-Bench を含む一連の研究を共同提案しました。データセット、モデル、評価のあらゆる側面からの分析の開発。 (1) M3D-Data は現在最大の 3D 医用画像データ セットであり、M3D-Cap (120K3D 画像とテキストのペア)、M3D-VQA (510K の質問と回答のペア)、M3D-Seg (150K3DMask)、M3D-RefSeg ( 3K 推論セグメンテーション ) 合計 4 つのサブデータセット。 (2) M3D-LaMed は現在、最も汎用性の高い 3D 医療マルチモーダル大型モデルです。
- AI 669 2024-06-22 07:16:49
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- 本物のビデオでも AI ビデオでも、「Mosca」は 4D ダイナミックなレンダリング可能なシーンを再構築および復元できます。
- 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 Lei Jiahui は、ペンシルベニア大学コンピューターサイエンス学部の博士課程の学生です (2020 年から現在) 彼の現在の研究の方向性は、モデリングと研究です。 4 次元の動的シーン ジオメトリの表現とアプリケーション。彼はコンピュータビジョンの世界にいる
- AI 708 2024-06-22 07:09:52
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- 最適な分子を自動的に特定し、合成コストを削減する MIT は、分子設計の意思決定アルゴリズム フレームワークを開発します。
- 編集者 | 創薬の合理化における Ziluo AI の利用は爆発的に増加しています。新薬の開発に必要な特性を備えている可能性のある候補分子を数十億個スクリーニングします。材料の価格からエラーのリスクまで、考慮すべき変数が非常に多いため、たとえ科学者が AI を使用したとしても、最適な候補分子の合成コストを秤量することは簡単な作業ではありません。ここで、MIT の研究者は、最適な分子候補を自動的に特定する定量的意思決定アルゴリズム フレームワークである SPARROW を開発しました。これにより、合成コストを最小限に抑えながら、候補が望ましい特性を持つ可能性を最大限に高めることができます。このアルゴリズムは、これらの分子を合成するために必要な材料と実験手順も決定しました。 SPARROW では、複数の候補分子が入手可能な場合が多いため、分子のバッチを一度に合成するコストが考慮されます。
- AI 1060 2024-06-22 06:43:34