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- Google社員がPython基本チームはその場で解散したと明らかに
- 何? GoogleはPython財団チーム全員を解雇したのか?上司を含め、あなたが直接一緒に仕事をする人は全員解雇されています。ああ、ポジションが削減され、あなたは彼らの後任を採用するよう求められています。これらの人々は、別の国で同じ立場にいると言われ、それに満足していなかった、大変な一日でした。このニュースを投稿した Thomas Wouters は、「Google 従業員、Python 運営委員会、Python 3.12 および 3.13 のリリース ディレクター」と説明されています。このニュースは、PyTorch の創設者で傑出したメタ エンジニアである Soumith Chintala を含む、この分野の多くの開発者を驚かせました。最も議論された理由は、もちろんキャンセルの理由でした。
- AI 874 2024-04-28 14:37:07
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- 「安全な銀河を一緒に構築する: 初の AI セキュリティ コンテストが中関村フォーラムで盛大に開始されました」
- 2024 年中関村フォーラム データ セキュリティ ガバナンスおよび開発フォーラムでは、画期的なイベントである第 1 回生成人工知能セキュリティ コンペティションが正式に始まりました。このコンテストは、北京インターネット情報局と中国科学院ネットワークセキュリティおよび情報化指導グループ局の共同指導の下、中国科学院情報工学研究所と国家情報セキュリティ工学研究センターが共同で主催するものです。科学。このコンテストは、人工知能と情報化の分野におけるセキュリティ技術の交流と革新を促進し、中国科学院情報技術研究所と国家情報セキュリティ工学研究センターの協力を強化することを目的としています。参加者は、情報コンテンツセキュリティ分野における技術的な攻防対決を通じて技術力とイノベーション能力を発揮し、国家情報セキュリティ工学研究センターおよび国家情報コンテンツセキュリティ研究センターの研究成果に貢献します。
- AI 347 2024-04-28 13:34:18
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- 現時点で最強の国産ソラ!清華チームは 16 秒のビデオを突破し、複数のレンズを使った言語を理解し、物理法則をシミュレートできる
- 箱の中にダイヤモンドを詰めてくださいとおっしゃっていたので、箱の中にダイヤモンドがいっぱい入っていて、実際のショットよりも眩しかったです。そのようなスキルを好まない乗組員はいるでしょうか?これは、少し前にAdobeのビデオ編集ソフトウェアPremiereProが提示した「魔法」です。このソフトウェアは、Sora、Runway、Pika などの AI ビデオ ツールを導入し、ビデオ内のオブジェクトの追加、削除、ビデオ クリップの生成機能を実現します。これは、ビデオ分野におけるもう 1 つの技術革新とみなされます。 Sora が再び Adobe の魔法に世界を席巻した 2 月から、海外は本格化しています。対照的に、中国はビデオ分野、特に長時間ビデオ生成の方向において依然として「待ち」の状態にある。過去 2 か月間、私たちはソラを追いかけているという多くの主張を聞いてきました。
- AI 1078 2024-04-28 13:04:01
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- 米国商務省は、GenAI データ準備に関するコメントや提案を公募しています。
- データは人工知能の中核です。優れたデータがなければ、有用な AI モデルを開発できる可能性はほとんどありません。これを念頭に置いて、米国商務省は先週、プロダクション人工知能 (GenAI) モデルを構築するための多数の公開データセットをより適切に準備する方法に関する意見を求める公開要請を発行しました。この公開リクエストは、現在人工知能の分野が直面している重大な問題、つまり高品質で多様な公開データセットの不足に対処しています。これらのデータセットは、機械学習モデルのトレーニング、イノベーションの促進、AI アプリケーションの開発の促進に不可欠です。同省は、この公開要請を通じて、公開データセットの構築および管理方法をより深く理解するために、すべての関係者からの意見を収集したいと考えています。彼らは、米国商務省が4月17日に発表したことを知りたいと考えています。
- AI 964 2024-04-28 11:52:10
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- Spring Boot と Spring AI を使用して生成人工知能アプリケーションを構築する
- Spring+AI は業界リーダーとして、強力で柔軟な API と高度な機能を通じてさまざまな業界に最先端のソリューションを提供します。このトピックでは、さまざまな分野での Spring+AI の応用例を詳しく掘り下げ、Spring+AI がどのように特定のニーズを満たし、目標を達成し、これらの教訓をより広範囲のアプリケーションに拡張するかを示します。このトピックが Spring+AI の無限の可能性をより深く理解し、活用するきっかけになれば幸いです。 Spring フレームワークはソフトウェア開発の分野で 20 年以上の歴史があり、Spring Boot 1.0 バージョンがリリースされてから 10 年が経過しました。今、その春に異論を唱える人はいない
- AI 612 2024-04-28 11:46:01
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- アリババのインテリジェントな「組立工場」がオープンソースに!数万人のエージェントを同時に処理する経験がない
- マルチエージェント開発をビルディングブロックのように行う、Alibaba Tongyi Lab のオープンソース マルチエージェント プログラミング フレームワークおよび開発プラットフォーム AgentScope。このプラットフォームは、マルチエージェント アプリケーション開発者向けに特別に構築されており、非常に使いやすいプログラミング エクスペリエンス、安定性と信頼性の高いランタイム保証を提供し、開発者に分散型のマルチモーダルな技術サポートを提供することを目的としています。 OpenAI、DashScope、Gemini、Ollama などのさまざまなプラットフォーム用のモデル API が組み込まれており、現在の大規模モデルのオープンソース エコシステムと深い互換性があります。 AgentScope には、すぐに使えるさまざまな機能が用意されており、ドラッグ アンド ドロップだけでマルチエージェント アプリケーションを構築できます。分散開発の経験がない開発者でも、AgentScope プラットフォームに簡単に実装できます。
- AI 770 2024-04-28 11:40:26
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- 人型ロボットはなぜこれほど人気があるのでしょうか?
- テクノロジーの急速な進歩と私たちの生活のさまざまな側面への人工知能 (AI) の統合により、人型ロボットは新しく人気のあるイノベーションとなっています。これらの人型ロボットは、自律的に対話し、学習し、タスクを実行する能力があるため、エンターテインメント、接客業、ヘルスケア、教育などのさまざまな業界で需要が高まっています。この記事では、なぜ人型ロボットが必要なのかを明らかにします。なぜ人型ロボットが必要なのでしょうか? これを理解するには、何がその需要を促進しているのかを理解する必要があります。その理由の 1 つは、人間の労働力を増強および自動化する能力にあり、人型ロボットは産業を変革しており、需要が高まっています。人工知能、高度な機械、センサー技術が発展するにつれて、これらのロボットはより洗練され、人間が通常実行するタスクを実行できるようになります。たとえば、設備が充実している
- AI 899 2024-04-28 11:37:33
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- Llama 3 の低ビット量子化パフォーマンスは大幅に低下します。総合的な評価結果はこちら | HKU & Beihang University & ETH
- 大規模なモデルの力により、LLaMA3 は新たな高みに達しました。非常に大規模に事前トレーニングされた 15T+Token データで目覚ましいパフォーマンスの向上を達成しました。また、オープンソース コミュニティでの議論を再び活発化させました。チンチラの推奨量をはるかに超えていました。同時に、実用化レベルでは、リソースが限られたシナリオにおける LLaMA3 の定量的なパフォーマンスはどうなるのか、という別のホットなトピックも浮上しています。香港大学、北京航空航天大学、チューリッヒ連邦工科大学は共同で、LLaMA3 の低ビット量子化機能を包括的に明らかにする実証研究を開始しました。研究者らは、既存の 10 種類のトレーニング後の量子化 LoRA 微調整手法を使用して、1 ~ 8 ビットとさまざまな評価データセットで LLaMA3 の結果を評価しました。
- AI 812 2024-04-28 09:01:12
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- CVPR 2024 | 複雑なシーンと言語表現の処理が得意な清華&ボッシュは、新しいインスタンス セグメンテーション ネットワーク アーキテクチャを提案しました MagNet
- 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。参照画像セグメンテーション (RIS) は、人間の言語と視覚的な画像情報を同時に理解し、画像内の文によって参照されるオブジェクトを識別するアルゴリズムを必要とする、非常に困難なマルチモーダル タスクです。
- AI 711 2024-04-26 18:10:01
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- 人工知能の 10 の制限
- 技術革新の分野において、人工知能 (AI) は現代の最も革新的で有望な発展の 1 つです。人工知能は、大量のデータを分析し、パターンから学習し、インテリジェントな意思決定を行う能力により、医療、金融から運輸、エンターテイメントに至るまで、多くの業界に革命をもたらしました。しかし、AI は目覚ましい進歩にもかかわらず、その可能性を最大限に発揮することを妨げる重大な制限や課題にも直面しています。この記事では、人工知能のトップ 10 の制限を詳しく掘り下げ、この分野の開発者、研究者、実務者が直面している制限を明らかにします。これらの課題を理解することで、AI 開発の複雑さを乗り越え、リスクを軽減し、AI テクノロジーの責任ある倫理的な進歩への道を開くことができます。利用可能なデータが限られている: 人工知能の開発はデータに依存します
- AI 783 2024-04-26 17:52:01
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- AI リスク発見の 10 の方法
- チャットボットやパーソナライズされた推奨事項を超えて、リスクを予測して排除する AI の強力な機能が組織内で勢いを増しています。大量のデータが急増し、規制が強化されるにつれ、従来のリスク評価ツールはプレッシャーの下で苦戦しています。人工知能テクノロジーは、大量のデータの収集を迅速に分析および監視できるため、圧縮下でもリスク評価ツールを改善できます。機械学習や深層学習などのテクノロジーを使用することで、AI は潜在的なリスクを特定して予測し、タイムリーな推奨事項を提供できます。このような背景に対して、AI のリスク管理機能を活用することで、変化する規制へのコンプライアンスを確保し、予期せぬ脅威に積極的に対応できます。 AI を活用してリスク管理の複雑さに取り組むのは憂慮すべきことのように思えるかもしれませんが、デジタル競争でトップを維持したいと情熱を持っている人にとっては
- AI 416 2024-04-26 17:25:19
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- Andrew Ng: マルチエージェントのコラボレーションが新たな鍵となり、ソフトウェア開発などのタスクがより効率化されるでしょう
- 少し前に、スタンフォード大学教授のアンドリュー・ン氏が講演の中でインテリジェント・エージェントの大きな可能性について言及し、これも多くの議論を引き起こしました。その中で、Ng Enda 氏は、GPT-3.5 に基づいて構築されたエージェント ワークフローは、アプリケーションで GPT-4 よりも優れたパフォーマンスを発揮すると述べました。これは、対象を大規模なモデルに限定することが必ずしも賢明ではなく、エージェントが使用する基本モデルよりも優れている可能性があることを示しています。ソフトウェア開発の分野では、これらのエージェントは、効率的に連携し、プログラミングにおける複雑な問題を処理し、さらには自動コード生成を実行する独自の能力を実証しています。最新の技術トレンドは、AI スマート コミュニケーションがソフトウェア開発において大きな可能性を秘めていることを示しています。デビンを覚えていますか?世界初の AI ソフトウェア エンジニアとして知られていますが、インテリジェント エージェントがこのようなものをもたらしてくれたことが、私たちを驚かせました。
- AI 867 2024-04-26 17:20:10
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- エッジ人工知能とエッジコンピューティングとは何ですか?
- エッジ AI は人工知能の最もエキサイティングな新しい分野の 1 つであり、プライバシーやデータ送信による速度の低下を心配することなく人工知能プロセスを実行できるようになります。エッジ AI は人工知能の利用をさらに幅広く普及させており、スマート デバイスがクラウドにアクセスせずに入力に迅速に応答できるようにしています。これはエッジ AI の簡単な定義ですが、いくつかのユースケースを検討して、エッジ AI をより深く理解しましょう。まず、エッジ AI は医療業界で広く応用されています。たとえば、監視デバイスにエッジ AI を統合すると、患者のバイタルサインをより正確に監視および分析し、必要なときに即座に対応できます。この機能により、医療の効率を向上させると同時に、機密性の高い個人番号を確実に処理できます。
- AI 833 2024-04-26 17:10:10
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- 厳水成氏のリーダーシップの下、崑崙万威2050グローバル研究所はNUSおよびNTUと共同でVitronをリリースし、一般的なビジュアルマルチモーダル大型モデルの究極の形式を確立しました。
- 最近、Yan Shuicheng 教授率いる崑崙世界ビジョン 2050 グローバル研究所、シンガポール国立大学、およびシンガポール南洋工科大学のチームは、Vitron ユニバーサル ピクセル レベルのビジュアル マルチモーダル大規模言語モデルを共同でリリースし、オープンソース化しました。視覚理解から視覚生成までの一連の視覚タスクを低レベルから高レベルまでサポートし、世界の課題となっていた画像とビデオのモデル分離を解決する高耐久汎用ビジュアルマルチモーダル大型モデルです。大規模な言語モデル業界で長年問題となってきた問題を解決するために、静止画像と動的なビデオ コンテンツの理解、生成、セグメント化、編集のタスクを包括的に統合する、ピクセル レベルのユニバーサル視覚マルチモーダル モデルを提供します。これは、次世代のユニバーサル ビジュアル モデルの究極の形であり、大規模モデルによる汎用人工知能 (AGI) への新たな大きな一歩でもあります。ヴィ
- AI 592 2024-04-26 17:00:30
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- LinkedIn が大規模な言語モデルを使用して 10 億人のユーザーにサービスを提供することから学んだこと
- 世界中に 10 億人を超えるユーザーを抱える LinkedIn は、今日のエンタープライズ テクノロジーの限界に挑戦し続けています。 LinkedIn とまったく同じように運営している企業や、同様に膨大なデータ リソースを持っている企業はほとんどありません。ビジネスと雇用に焦点を当てたこのソーシャル メディア プラットフォームは、資格のある候補者と潜在的な雇用主を結びつけ、求人の補充を支援することがその中核事業です。プラットフォーム上の投稿が雇用主と消費者のニーズを反映していることを確認することも重要です。 LinkedIn のモデルでは、これらのマッチング プロセスは常にテクノロジーに依存してきました。 GenAI が最初に勢いを増していた 2023 年の夏までに、LinkedIn は大規模言語モデル (LLM) を活用して候補者と雇用主をマッチングし、情報の流れをより有用にするかどうかを検討し始めました。したがって、
- AI 430 2024-04-26 16:49:11