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  • MIT の最新傑作: GPT-3.5 を使用して時系列異常検出の問題を解決する
    MIT の最新傑作: GPT-3.5 を使用して時系列異常検出の問題を解決する
    今日は、MIT が先週公開した記事を紹介します。GPT-3.5-turbo を使用して時系列異常検出の問題を解決し、時系列異常検出における LLM の有効性を最初に検証しました。プロセス全体に微調整はなく、GPT-3.5-turbo は異常検出に直接使用されます。この記事の核心は、時系列を GPT-3.5-turbo が認識できる入力に変換する方法とその設計方法です。 LLM が異常検出タスクを解決できるようにするためのプロンプトまたはパイプライン。この作品について詳しく紹介していきます。画像用紙タイトル:Large languagemodelscanbeゼロショタノマリデテ
    AI 559 2024-06-08 18:09:01
  • Microsoft Build カンファレンスでは、Fabric、PostgreSQL、Cosmos DB が AI の強化を受けました
    Microsoft Build カンファレンスでは、Fabric、PostgreSQL、Cosmos DB が AI の強化を受けました
    Microsoft は最近、Build カンファレンスで、クラウド データベース管理製品の新しい人工知能機能を含む約 60 件の発表を発表しました。昨年立ち上げた同社の統合データプラットフォームであるファブリックは大きな恩恵を受けている。現在プレビュー段階にあるワークロード開発キット (ワークロード開発キット) を使用して、ファブリック内のアプリケーションを拡張できます。 FabricDataSharing は、ユーザーおよびアプリケーション間でリアルタイム データを処理する新機能です。外部ソースに保存されたデータにアクセスするためのアプリケーション プログラミング インターフェイスが含まれています。新しい自動化機能 (オートメーション) により、反復的なタスクが簡素化されます。 Fusion システム全体はまったく新しい RESTfu です
    AI 1013 2024-06-08 17:46:24
  • カリフォルニア大学の最新情報! CarDreamer: 自動運転アルゴリズム テスト用の包括的で柔軟なオープンソース プラットフォーム
    カリフォルニア大学の最新情報! CarDreamer: 自動運転アルゴリズム テスト用の包括的で柔軟なオープンソース プラットフォーム
    上記および著者の個人的な理解 複雑な現実世界のシナリオを安全にナビゲートするために、自動運転車はさまざまな道路状況に適応し、将来の出来事を予測できなければなりません。ワールド モデルに基づく強化学習 (RL) は、さまざまな環境の複雑なダイナミクスを学習および予測することでこれを達成するための有望なアプローチとして浮上しています。しかし、複雑な運転環境でそのようなアルゴリズムをトレーニングおよびテストするためのアクセス可能なプラットフォームは現在存在しません。このギャップを埋めるために、CarDreamer をここで紹介します。これは、世界モデルに基づいた自動運転アルゴリズムの開発と評価のために特別に設計された初のオープンソース学習プラットフォームです。これには 3 つの主要なコンポーネントが含まれています: 1%) ワールド モデル (WM) バックボーン: CarDreamer はいくつかの機能を統合します。
    AI 1143 2024-06-08 16:57:52
  • 2024 インテリジェント ソース カンファレンスの議題が明らかに丨生成モデル
    2024 インテリジェント ソース カンファレンスの議題が明らかに丨生成モデル
    2024年6月14日から15日まで、第6回北京インテリジェントソースカンファレンスはオフラインとオンラインを組み合わせて開催されます。オフライン会場は中関村国家自主イノベーションデモンストレーションゾーンカンファレンスセンターに位置します。 2024年の知源会議には、世界的な視野を持つ今年の優秀な研究者が再び集まり、新しいアイデアを交換し、新たなアイデアを探求し、新たなフロンティアをリードします。登録チャンネルが正式にオープンしました。北京知源会議へのカウントダウン: 11 日間の生成モデル フォーラム | 6 月 15 日午後 生成関数モデリングは、人工知能の基本的なパラダイムの 1 つであり、一般的な人工知能への重要なステップです。生成モデリング手法の急速な発展とモデル規模の急速な成長により、自己回帰モデルや拡散確率モデル(GPTシリーズ、Sora、StableDなど)に代表される生成人工知能が登場しました。
    AI 541 2024-06-08 16:08:31
  • AI スタートアップ企業は一斉に OpenAI に転職し、イリヤが去った後にセキュリティ チームが再編成されました。
    AI スタートアップ企業は一斉に OpenAI に転職し、イリヤが去った後にセキュリティ チームが再編成されました。
    先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。
    AI 1005 2024-06-08 13:00:10
  • CVPR\'24 口頭 | 純粋な疎点群検出器 SAFDNet の過去と現在の様子を見てみましょう。
    CVPR\'24 口頭 | 純粋な疎点群検出器 SAFDNet の過去と現在の様子を見てみましょう。
    上記と著者の個人的な理解は、3D 点群オブジェクト検出が自動運転の知覚にとって重要であるということです。まばらな点群データから特徴表現を効率的に学習する方法は、3D 点群オブジェクト検出の分野における重要な課題です。この記事では、NeurIPS2023 でチームによって公開された HEDNet と、CVPR2024 での SAFDNet を紹介します。SAFDNet は純粋なネットワークであるのに対し、既存のスパース畳み込みニューラル ネットワークでは長距離特徴間の依存関係を捉えるのが難しいという問題の解決に焦点を当てています。 HEDNet に基づくスパース点群検出器。点群オブジェクトの検出では、従来の方法は手作業で設計された特徴抽出器に依存することが多く、まばらな点群データを処理する場合、その有効性は限られています。近年ではこれをもとに、
    AI 616 2024-06-08 12:25:22
  • Tencent Hunyuan がオープンソース アクセラレーション ライブラリをリリース、画像生成時間を 75% 短縮
    Tencent Hunyuan がオープンソース アクセラレーション ライブラリをリリース、画像生成時間を 75% 短縮
    6 月 8 日、テンセントは、グラフ生成用の Tencent の Hunyuan テキスト生成オープンソース大規模モデル (Hunyuan DiT モデルと呼ばれる) のアクセラレーション ライブラリをリリースしました。これにより、推論効率が大幅に向上し、グラフ生成時間が 75% 短縮されます。 Hunyuan DiT モデルを使用するための敷居も大幅に引き下げられました。ユーザーは、ComfyUI のグラフィカル インターフェイスに基づいて Tencent Hunyuan Wensheng グラフ モデル機能を使用できます。同時に、Hunyuan DiT モデルは HuggingFaceDiffusers の一般モデル ライブラリにデプロイされており、ユーザーは元のコード ライブラリをダウンロードせずに、わずか 3 行のコードで Hunyuan DiT モデルを呼び出すことができます。以前、Tencent は、Hunyuan テキスト生成モデルが完全にアップグレードされ、オープンソース化され、企業や個人の開発者が無料で商用利用できるようになったと発表しました。これは、業界初のオープンソースの中国語ネイティブ DiT アーキテクチャのテキスト生成図です。
    AI 1147 2024-06-08 12:12:11
  • 一度に38万語の入力に対応! Tencent Hunyuan が、Tencent Cloud を通じて企業および個人開発者に公開される 256,000 の長い記事モデルを開始
    一度に38万語の入力に対応! Tencent Hunyuan が、Tencent Cloud を通じて企業および個人開発者に公開される 256,000 の長い記事モデルを開始
    AI ラージ モデル テクノロジーは、高品質の生産性の開発を促進する重要な力となり、数千の業界の統合において重要な役割を果たしています。 Tencent の Hunyuan 大型モデルは、混合エキスパート モデル (MoE) 構造を採用することでモデルを 1 兆レベルのパラメーター スケールに拡張し、推論コストを削減しながら予測パフォーマンスを向上させる「頭脳」の能力を高めています。一般的なモデルとして、Tencent Hunyuan は中国語のパフォーマンス、特にテキスト生成、数理論理学、マルチターン対話において業界をリードしています。最近、Tencent Hunyuan Large Model は 256k の長いテキスト モデルを正式にリリースし、Tencent Cloud を通じて大部分の企業と個人開発者に公開し、より広範囲のイノベーションとアプリケーションをサポートしました。 Tencent Hunyuan 256k モデル バージョンは、380,000 文字を超える超長文を処理する機能を備えています。
    AI 426 2024-06-08 11:11:19
  • IEEE ICWS の最初のインテリジェント サービス監視ワークショップは現在、提出物を募集しています。
    IEEE ICWS の最初のインテリジェント サービス監視ワークショップは現在、提出物を募集しています。
    IEEE 国際 World Wide Web 会議である IEEEICWS (IEEE International Conference on Web Services) が、2024 年 7 月 7 日から 13 日まで中国の深センで開催されます。 ICWS は CCF-B 国際フォーラムであり、ネットワーク ベースのサービスの最新の技術と実践における最新の基本的な進歩を交換し、新たな研究トピックを特定し、ネットワーク ベースのサービスの将来を定義することを目的としています。 SRG は、スマート サービス監視に焦点を当てた IEEEICWS の最初のワークショップです。提出リンク: https://icws.conferences.computer.org/2024/srg-workshop/SRG 紹介番号
    AI 367 2024-06-08 09:14:09
  • 一般人工知能とは何ですか?あなたは知っていますか?
    一般人工知能とは何ですか?あなたは知っていますか?
    ピクチャ ピクチャ ピクチャ ピクチャ ピクチャ ナロー人工知能は、英語の ArtificialNarrowIntelligence に対応し、ANI と呼ばれ、タスク固有の人工知能とも呼ばれます。インテリジェントテクノロジーは、インテリジェント運転、顔認識、AlphaGo、AIペインティング、自然言語モデルなど、さまざまな特定のタスクを完了するために広く使用されており、これらはすべてインテリジェントテクノロジーのカテゴリに属します。写真は人工知能を突破して、当然特定の分野ではより高い知能を持っていますが、それはその分野に限定されています。たとえば、AI 絵画モデルに囲碁を一緒にプレイしてもらう方法はなく、顔認識モデルに車を運転してもらう方法も、AlphaGo に記事を書いてもらう方法もありません。一方、人間は、小さな脳(と数)しか持っていませんが、
    AI 757 2024-06-08 09:10:05
  • 大規模なモデルがより大きな役割を果たすためには、ナレッジ ベースの重要な要素と切り離すことができません。
    大規模なモデルがより大きな役割を果たすためには、ナレッジ ベースの重要な要素と切り離すことができません。
    大型模型の世界には「カードを引く」「錬金術を精製する」などの俗語があります。これらの用語は簡単で楽しいように聞こえますが、「エリクサー」が実際に機能するには、その背後に重要な要素、つまり知識ベースが存在します。このナレッジ ベースには、プレイヤーがこれらのスラングをよりよく理解し、使用できるようにするための大量の情報とテクニックが保存されています。ナレッジ ベースには、ゲームのルールやゲームプレイだけでなく、自然言語処理 (NLP) やコンテンツ生成から画像認識に至るまで、ゲームの背景ストーリーやキャラクターも含まれており、この大規模なモデルはさまざまな分野で驚くべき機能を実証しています。 。ただし、大規模なモデルが特定の分野の問題を扱う場合、必要な背景知識が不足しているため、出力結果が正確でなかったり、十分に関連性がなかったりする可能性があります。 AI 専用に構築されたナレッジ ベースをどのように理解すればよいでしょうか?知識ベース
    AI 616 2024-06-07 22:44:36
  • 革新的な GPT-4o: 人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを再構築する
    革新的な GPT-4o: 人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを再構築する
    OpenAI によってリリースされた GPT-4o モデルは、特に複数の入力メディア (テキスト、オーディオ、画像) を処理し、対応する出力を生成する機能において、間違いなく大きな進歩です。この機能により、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になり、AI の実用性と使いやすさが大幅に向上します。 GPT-4o の主なハイライトには、高いスケーラビリティ、マルチメディア入出力、自然言語理解機能のさらなる向上などが含まれます。 1. クロスメディア入出力: GPT-4o+ は、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、これらのメディアから出力を直接生成できます。これにより、単一の入力タイプのみを処理する従来の AI モデルの制限が打ち破られ、人間とコンピューターの対話がより柔軟かつ多様になります。このイノベーションはスマート アシスタントの強化に役立ちます
    AI 390 2024-06-07 21:02:31
  • 2024年北京知源カンファレンスの登録受付が開始されました!
    2024年北京知源カンファレンスの登録受付が開始されました!
    北京知源会議は、2019年10月の初開催以来、5回にわたり成功裏に開催されてきた人工知能分野の総合専門家イベントです。このカンファレンスには、国内外の研究者が素晴らしい講演と深い対話を行うという特徴があり、チューリング賞受賞者は計 11 名が参加し、毎年約 200 名のトップ専門家が参加し、50 万人以上の視聴者がいます。 30の国と地域が集まり、研究成果を共有し、最先端の知識を探索し、実践経験を交換し、緊密な協力を確立します。カンファレンスの特徴: グローバルな視点:世界のトップ専門家との対面コミュニケーション、国境を越えたテクノロジーの魅力の体験:その年の優秀な研究者が一堂に会し、新たなアイデアを交換し、新たなリーダーシップを模索します。 : AI 分野の重要な問題を調査し、重要な概念を発表し、将来の方向性を導きます 過去 5 年間の輝かしい章、
    AI 867 2024-06-07 19:36:31
  • XJTLU とリバプール大学が提案: 点群データ強化に関する最初の包括的なレビュー
    XJTLU とリバプール大学が提案: 点群データ強化に関する最初の包括的なレビュー
    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 この論文の筆頭著者である Zhu Qinfeng は、西安交通大学とリバプール大学によって共同訓練を受けた 1 年生の博士候補者です。ファン・レイ准教授。彼の主な研究方向は、セマンティック セグメンテーション、マルチモーダル情報融合、3D ビジョン、ハイパースペクトル画像、データ強化です。レッスン
    AI 722 2024-06-07 18:54:46
  • 生成 AI モデル ビッグ PK——GPT-4、Claude 2.1、および Claude 3.0 Opus
    生成 AI モデル ビッグ PK——GPT-4、Claude 2.1、および Claude 3.0 Opus
    AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/ をご覧ください。 はじめに 現在、RAG (検索拡張生成) システムの新しい評価版が毎日リリースされているようですが、その多くは次の点に焦点を当てています。関連するフレームの取得フェーズ中。ただし、生成的な側面、つまりモデルがこの取得した情報をどのように合成して表現するかという側面も、実際には同様に重要である可能性があります。多くの実際的な応用例は、システムがコンテキストからデータを返す必要があるだけでなく、この情報をより複雑な応答に変換する必要があることを証明しています。この目的を達成するために、私たちはいくつかの実験を実施し、GPT-4、Claude2.1、Claude3Opus の 3 つのモデルの生成機能をテストしました。
    AI 1080 2024-06-07 18:32:37

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これは、太陽、日よけ帽子、ココナッツの木、ビキニ、飛行機、スイカ、アイスクリーム、アイスクリーム、冷たい飲み物、浮き輪、ビーチサンダル、パイナップル、巻貝、貝殻、ヒトデ、カニを含む、かわいい夏の要素のベクター素材です。 、レモン、日焼け止め、サングラスなど、素材は JPG プレビューを含む EPS および PNG 形式で提供されています。
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2024-05-09

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2024-02-29

歌う鳥と花がいっぱいのカートデザイン春のバナーベクター素材(AI+EPS)

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2024-02-29

金色の卒業帽ベクター素材(EPS+PNG)

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2024-02-27

室内装飾クリーニングおよび修理サービス会社のウェブサイトのテンプレート

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