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- Occと自動運転の過去と現在を見てみよう!最初のレビューでは、機能強化/量産展開/アノテーションの効率化という 3 つの主要テーマを包括的にまとめています。
- 以上、筆者個人の理解 近年、自動運転はドライバーの負担軽減や運転の安全性の向上につながる可能性があるため、注目が高まっています。ビジョンベースの 3 次元占有予測は、自動運転の安全性に関する費用対効果の高い包括的な調査に適した新たな認識タスクです。オブジェクト中心の知覚タスクと比較して 3D 占有予測ツールの優位性は多くの研究で実証されていますが、この急速に発展している分野に特化したレビューはまだあります。このホワイトペーパーでは、まずビジョンベースの 3D 占有予測の背景を紹介し、このタスクで直面する課題について説明します。次に、現在の 3D 占有予測手法の現状と開発傾向を、機能強化、展開の容易さ、ラベル付けの効率という 3 つの側面から包括的に説明します。やっと
- AI 508 2024-05-08 11:40:01
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- ロボット製造における5Gの重要性
- ロボットの使用は、多くの場合、効率と生産性の追求と関連付けられます。国際貿易局によると、ロボット密度が 1% 増加すると、全産業の生産性が 0.8% 向上します。現在、製造におけるロボット工学がこの進行中のストーリーのハイライトです。ロボットは現在、あらゆる業界の製造プロセスのあらゆる段階で使用されています。製造業におけるロボット工学は新しいものではありませんが、これらのテクノロジーの使用は近年爆発的に増加しています。ロボット工学の初期には、移動ロボットや塗装ロボットを塗装などの作業に使用していたのは主に自動車メーカーなどの大手メーカーでした。しかし、ビジネス環境の急速な変化により、あらゆる規模の企業で製造におけるロボットの導入が劇的に増加しています。製造におけるロボットの導入量
- AI 926 2024-05-08 09:10:07
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- Xpeng Technology Label が新しいメンバーを追加、フォルクスワーゲンと提携して EEA を通じて次世代スマートカーを定義
- インテリジェント化とネットワーク化された技術の急激な変化により、車両はもはや単純な移動手段ではなく、独立した移動可能なサービス空間になりました。この過程において、中国の新エネルギー車は間違いなく世界の最前線にある。最も明白な兆候の一つは、かつて中国自動車産業の学習対象だったフォルクスワーゲンがその経験から逆に学び始めていることである。今年4月、Xpeng Motorsとフォルクスワーゲングループは、EEAの電子・電気アーキテクチャ技術に関する戦略的協力枠組み協定を締結し、両社はXpeng Motorsの最新世代の電子・電気アーキテクチャに基づいて、それを中国におけるフォルクスワーゲンのCMPプラットフォームに共同開発して統合することになる。 。両社が共同開発した電子・電気アーキテクチャは、2026年から中国で生産されるフォルクスワーゲンブランドの電気モデルに採用される予定だ。これは「株式投資」協力に続くものです
- AI 362 2024-05-08 08:46:01
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- インテリジェントコンピューティングが探索を加速、チャイナスカイアイFASTが球状星団でこれまでで最長周期のパルサーを発見
- 球状星団は、数万個から数百万個の星で構成される古代の星団であることがわかっていますが、他の天体の重力の影響によって形作られることもあります。球形からの逸脱。球状星団の動的進化プロセスと星集団の合成経路は、現在の文学界で最も注目されている研究テーマです。数十年の進化の後、球状星団内の星の数は少数の密度の高い星に縮小し、そのうちの 1 つがパルサーです。球状星団内のパルサーの分布や性質を理解することで、球状星団内の密度分布や質量分布、他の天体との相互作用などを深く理解することができ、球状星団の動的な進化過程など重要な情報を得ることができます。球状星団と星集団の合成経路。天体観測によると、パルサーは周回しています
- AI 558 2024-05-07 21:50:05
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- 微調整と定量化は実際に脱獄のリスクを高めます。ミストラル、ラマ、その他は全員助かった
- 大型模型が再び安全上の問題にさらされた!最近、EnkryptAI の研究者は、量子化と微調整により大規模モデルのセキュリティが実際に低下する可能性があるという衝撃的な研究結果を発表しました。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2404.04392.pdf 著者の実際のテストでは、Mistral や Llama などの基本モデル (微調整バージョンも含む) は問題ありませんでした。定量化または微調整後は、LLM がジェイルブレイクされるリスクが大幅に増加します。 ——LLM: 私のエフェクトは素晴らしい、私は全能である、私は穴だらけです...おそらく、今後長い間、大型モデルのさまざまな抜け穴をめぐる攻防戦は止まらないでしょう。による
- AI 1127 2024-05-07 19:20:02
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- LeCun 氏が転送、AI により失語症の人が再び話せるようになりました。ニューヨーク大学が新しい「ニューラルスピーチ」デコーダをリリース
- 科学研究および応用分野におけるブレイン・コンピューター・インターフェース (BCI) の開発は、最近広く注目を集めており、誰もが一般的に BCI の応用の見通しに興味を持っています。神経学的欠陥による失語症は、患者の日常生活に重大な支障をきたすだけでなく、専門能力の発達や社会活動も制限する可能性があります。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テクノロジーの急速な発展により、現代科学は神経音声補綴物を通じて失語症の人がコミュニケーション能力を取り戻すのを支援する方向に進んでいます。人間の脳は一連の刺激的な発展を遂げ、音声や操作などの信号の解読において多くの画期的な進歩を遂げてきました。イーロン・マスク氏のニューラリンク社もこの分野で画期的な進歩を遂げたことは特に言及する価値があります。
- AI 644 2024-05-07 18:07:16
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- 人工知能規制に関する EU の合意を検討する
- 3日間の「マラソン」交渉を経て、評議会議長と交渉担当者は、人工知能調整規則について合意に達したばかりで、最終的には「人工知能規制のための人工知能法案」となることが期待されている。この規制草案は、EU における安全で人権を尊重した AI システムの導入を優先するコンプライアンスの枠組みを提供することに重点を置いています。この人工知能に関する規制は、ヨーロッパ諸国に人工知能分野への投資と革新を促すだけではありません。人工知能法案は、人工知能の使用が安全性と信頼のためのより良いツールとなり、EU 全体の公共の安全と民間部門の利害関係者の関与を確保する環境を作り出す画期的な法律です。主な考え方は、人工知能が以下に基づいて社会に害を及ぼすということです。
- AI 953 2024-05-07 17:34:32
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- 国内のオープンソース MoE 指標が爆発的に増加: GPT-4 レベルの機能、API 価格はわずか 1%
- 最新の国内大規模オープンソース MoE モデルは、デビュー直後から人気を集めています。 DeepSeek-V2 のパフォーマンスは GPT-4 レベルに達しますが、オープンソースで商用利用は無料で、API 価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% です。そのため、公開されるとすぐに大きな話題を呼びました。公開されているパフォーマンス指標から判断すると、DeepSeekV2 の包括的な中国語機能は多くのオープンソース モデルの機能を上回っています。同時に、GPT-4Turbo や Wenkuai 4.0 などのクローズド ソース モデルも第一段階にあります。総合的な英語力もLLaMA3-70Bと同じ第一段階にあり、同じくMoEであるMixtral8x22Bを上回っています。また、知識、数学、推論、プログラミングなどでも優れたパフォーマンスを示します。 128K コンテキストをサポートします。これをイメージしてください
- AI 613 2024-05-07 17:34:01
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- 時系列確率予測のための分位回帰
- 元のコンテンツの意味を変更したり、コンテンツを微調整したり、コンテンツを書き直したり、継続したりしないでください。 「分位回帰はこのニーズを満たし、定量化された確率で予測間隔を提供します。これは、特に応答変数の条件付き分布が重要な場合に、予測変数と応答変数の間の関係をモデル化するために使用される統計手法です。従来の回帰とは異なります」図 (A): 分位回帰 分位回帰の概念は推定です。一連の回帰子 X と変数の間の線形関係をモデル化する方法です。被説明変数 Y の分位数。既存の回帰モデルは、実際には被説明変数と説明変数の関係を調べる手法です。説明変数と被説明変数の関係に焦点を当てます。
- AI 499 2024-05-07 17:04:01
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- ソラの物理バグを解決するためのハードコア!米国のトップ4大学が共同リリース:ビデオジェネレーターに物理エンジンを搭載
- Sora のリリース後にいくつかのバグが発生しました。モデルは物理世界を完全には理解していませんでしたが、子犬が歩くときに 2 つの前足が交差するという予想外の現象が発生しました。オブジェクトのインタラクションは、ビデオのリアリズムを生成するために非常に重要ですが、インタラクションにおいて実際の 3D オブジェクトの動的な動作を合成することは、現時点では依然として非常に困難です。アクション条件付きダイナミクスは、オブジェクトの物理的なマテリアル特性の認識と、これらの特性 (オブジェクトの剛性など) に基づいた 3D モーションの予測を必要とする研究分野です。実際の物体の物理的材料特性の測定は、データのサポートが不足しているため非常に困難であるため、物理的材料特性の評価は依然として厄介な未解決の問題です。最近、M.I.T.
- AI 1161 2024-05-07 17:01:18
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- アメリカ空軍が初のAI戦闘機を公開し注目を集める!大臣はプロセス全体を通じて干渉することなく個人的にテストを実施し、10万行のコードが21回にわたってテストされました。
- 最近、軍事界は、米軍戦闘機が AI を使用して完全自動空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米国空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時間の飛行中、すべての飛行動作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去数十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の届かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、
- AI 448 2024-05-07 17:00:54
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- ビッグデータと人工知能はどのように連携するのでしょうか?
- 今日のデータ主導の世界では、競争上の優位性を獲得しようとしている組織にとって、ビッグデータと人工知能のコラボレーションがますます重要になっています。ビッグデータは、生成されるデータの量、多様性、速度が大量であることを特徴とし、人工知能アルゴリズムに貴重な洞察を抽出し、インテリジェントな意思決定を促進するための原材料を提供します。これら 2 つの革新的なテクノロジーを組み合わせると、世界中の産業に革命を起こす可能性があります。ビッグデータと人工知能がどのように連携するのか、そしてその可能性を最大限に引き出す戦略を詳しく見てみましょう。 1. データの収集と処理 ビッグ データは、ソーシャル メディア、センサー、デバイス、エンタープライズ システムなど、さまざまなソースからの大量の構造化データと非構造化データで構成されます。次に、機械学習や深層学習などの人工知能アルゴリズムがこのデータの分析と解釈に適用されます。たとえば、機械学習
- AI 892 2024-05-07 16:37:01
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- 5,000億個のパラメータが公開されたMicrosoft自社開発の極秘兵器OpenAIに挑戦! Google DeepMind の元幹部がチームを率いる
- OpenAI がなければ、Microsoft も AI のリーダーになる可能性があります。外国メディア Information は、Microsoft が 5,000 億パラメータを備えた初の大規模モデル MAL-1 を社内で開発しているというニュースを伝えました。ナデラがチームを率いて自分の実力を証明する時が偶然にも来た。 Microsoft は OpenAI に 100 億ドル以上を投資した後、GPT-3.5/GPT-4 の先進モデルを使用する権利を取得しましたが、結局のところ、それは長期的な解決策ではありませんでした。 Microsoft が OpenAI の IT 部門に成り下がったという噂さえあります。誰もが知っているように、この 1 年間、Microsoft の LLM に関する研究は、Phi-3 のオープンソースなど、小規模な phi の更新に主に焦点を当ててきました。大型モデルに特化するという点では、チューリングシリーズに加え、
- AI 1153 2024-05-07 16:34:01
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- スタンフォード大学の 20 億パラメータの最終テスト マルチモーダル AI エージェント モデルが大幅にアップグレードされ、携帯電話、自動車、ロボットで使用できるようになりました
- 世界初の超小型マルチモーダル AIA エージェント モデルである OctopusV3 は、スタンフォード大学の NEXAAI チームによって開発され、エージェントをより賢く、より高速にし、エネルギー消費とコストを削減します。今年 4 月初旬、NEXAAI は待望の OctopusV2 を発表しました。このモデルは関数呼び出しのパフォーマンスで GPT-4 を上回り、推論中に必要なテキストの量を 95% 削減し、エンドサイド AI アプリケーションに新しい機能をもたらしました。特許取得済みのコア技術「functiontoken」は、革新的な関数呼び出し方法により推論に必要なテキストの長さを大幅に削減します。このアプローチにより、わずか 20 億のパラメーターでモデルの効率的なトレーニングが可能になり、精度と遅延の点で GPT-4 を上回ります。
- AI 1101 2024-05-07 16:25:29
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- 世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです
- 従来のコンピューティングを超える能力を備えているだけでなく、より低コストでより効率的なパフォーマンスを実現する人工知能モデルを想像してみてください。これは SF ではありません。世界で最も強力なオープンソース MoE モデルである DeepSeek-V2[1] が登場しました。 DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論の特徴を備えた強力な専門家混合 (MoE) 言語モデルです。これは 236B のパラメータで構成されており、そのうち 21B は各マーカーをアクティブにするために使用されます。 DeepSeek67B と比較して、DeepSeek-V2 はパフォーマンスが優れていると同時に、トレーニング コストを 42.5% 節約し、KV キャッシュを 93.3% 削減し、最大生成スループットを 5.76 倍に高めます。 DeepSeek は一般的な人工知能を研究する会社です
- AI 948 2024-05-07 16:13:20