現在位置:ホームページ > 技術記事 > テクノロジー周辺機器 > AI
- 方向:
- 全て ウェブ3.0 バックエンド開発 ウェブフロントエンド データベース 運用・保守 開発ツール PHPフレームワーク 毎日のプログラミング WeChat アプレット よくある問題 他の 技術 CMS チュートリアル Java システムチュートリアル コンピューターのチュートリアル ハードウェアチュートリアル モバイルチュートリアル ソフトウェアチュートリアル モバイル ゲームのチュートリアル
- 分類する:
-
- Tencent の共同 SaaS 製品は、Hunyuan モデルに完全に統合され、インテリジェントなアップグレードを実現します。
- テンセントは4月22日、エンタープライズ・ウィーチャット、テンセント・カンファレンス、テンセント・ドキュメント、テンセント・エンジョイ、テンセント電子署名、テンセント・アンケート、コラボレーションといった「3つの優れた製品」に加え、自社のコラボレーション型SaaS製品がテンセントの渾源モデルに完全に統合されたと発表した。 Tencent Cloud AI Code Assistant などの SaaS 製品もインテリジェントにアップグレードされています。 Tencent Hunyuan は、立ち上げ以来その実用性ラベルを強調してきました。その中心的な使命の 1 つは、Tencent 製品のユーザー エクスペリエンスを最適化することです。 Tencent の Hunyuan の大規模モデルは、現在では 1 兆レベルのパラメータ規模に拡張されており、中国で初めて専門家ハイブリッド モデル (MoE) 構造を採用しており、複雑なシナリオやマルチタスク シナリオの処理に優れています。性能は業界トップレベルです。 Tencent Hunyuan は、数学、コーディング、論理的推論、マルチラウンド対話、テキスト生成において優れたパフォーマンスを発揮すると同時に、
- AI 555 2024-04-23 08:13:27
-
- Transformer に基づく効率的な 1 段階の短期 RGB-T 単一ターゲット追跡方法
- はじめに 図 1 に示すように、既存の 3 段階の RGB-T 単一ターゲット追跡ネットワークは通常、2 つの独立した特徴抽出ブランチを使用し、それぞれが 2 つのモダリティの特徴の抽出を担当します。ただし、相互に独立した特徴抽出ブランチがあると、特徴抽出段階で 2 つのモダリティ間の効果的な情報相互作用が欠如します。したがって、ネットワークがオフライン トレーニングを完了すると、各モーダル画像から固定特徴を抽出することしかできず、実際のモーダル状態に応じて動的に調整して、よりターゲットを絞った動的特徴を抽出することはできません。この制限により、多様なターゲットのバイモーダルな外観とモーダルな外観間の動的な対応に適応するネットワークの能力が制限されます。図 2 に示すように、この特徴抽出方法は、特に複雑な環境における RGB-T 単一ターゲット追跡の実際のアプリケーション シナリオには適していません。
- AI 835 2024-04-23 08:01:01
-
- OpenAI か DIY? 自己ホスト型の大規模言語モデルの真のコストを明らかにする
- 大規模な言語モデルを統合することにより、サービス標準が「AI 駆動型」として位置付けられました。ウェブサイトのホームページでは、インタラクティブなデモやケーススタディを通じて、AI 主導のサービスの革命的な影響を誇らしげに紹介しています。これは、貴社が世界的な GenAI 分野に残した最初の実績でもあります。小規模ながら忠実なユーザー ベースは顧客エクスペリエンスの向上を享受しており、将来の成長の可能性を感じています。しかし、月が 3 週目に入ると、OpenAI から驚くべき電子メールが届きます。ほんの 1 週間前、あなたは顧客と話し、プロダクト マーケット フィット (PMF) を評価していましたが、今では何千人ものユーザーがあなたのサイトに集まっています (最近では、ソーシャル メディアでは何でも流行る可能性があります) と AI
- AI 1192 2024-04-22 18:01:02
-
- BEVFusionを超えて! DifFUSER: 普及モデルが自動運転マルチタスクに参入 (BEV セグメンテーション + 検出デュアル SOTA)
- 以上および筆者の個人的理解 現在、自動運転技術がより成熟し、自動運転知覚タスクの需要が高まるにつれ、産業界と学界は、三次元目標検出と自動運転認識タスクを同時に完了できる理想的な知覚アルゴリズムモデルを非常に期待しています。 BEV 空間のセマンティック セグメンテーション タスクに基づいています。自動運転可能な車両には、通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーが搭載されており、さまざまなモダリティでデータを収集します。これにより、異なるモーダル データ間の補完的な利点が最大限に活用され、たとえば、3D 点群データは 3D ターゲット検出タスクに情報を提供でき、カラー画像データはセマンティック セグメンテーション タスクに多くの情報を提供できます。 。 正確な情報。針
- AI 517 2024-04-22 17:49:07
-
- 大規模言語モデル (LLM) の力を明らかにする: スタートアップ企業が合理化された統合を通じて運営方法にどのように革命を起こしているか
- 大規模言語モデル (LLM) は、あらゆる規模の企業にとって変革をもたらすものとなっていますが、スタートアップ企業に対するその影響は特に劇的です。その理由を理解するために、スタートアップ企業が既存のプレーヤーに対してどのような利点を持っているか、そしてなぜ AI が彼らにとって重要なイネーブラーであるかを見てみましょう。まず、スタートアップは従来のビジネスよりも柔軟性が優れています。通常、過剰なレイヤーや面倒な意思決定手順がなく、市場の変化や顧客のニーズにより迅速に適応できます。この機敏性により、スタートアップ企業は新しい製品やサービスをより迅速に発売し、戦略を柔軟に調整できるようになります。第二に、新興企業は通常、限られた予算と厳しい時間的制約に直面し、より大きな業界参加者を獲得するために競争する可能性があります。
- AI 1015 2024-04-22 17:49:01
-
- おすすめのAI支援プログラミングツール4選
- この AI 支援プログラミング ツールは、急速な AI 開発のこの段階において、多数の有用な AI 支援プログラミング ツールを発掘しました。 AI 支援プログラミング ツールは、開発効率を向上させ、コードの品質を向上させ、バグ率を減らすことができます。これらは、現代のソフトウェア開発プロセスにおける重要なアシスタントです。今日は Dayao が 4 つの AI 支援プログラミング ツールを紹介します (すべて C# 言語をサポートしています)。皆さんのお役に立てれば幸いです。 https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide1.GitHubCopilotGitHubCopilot は、より少ない労力でより迅速にコードを作成できるようにする AI コーディング アシスタントであり、問題解決とコラボレーションにより集中できるようになります。ギット
- AI 1387 2024-04-22 17:34:12
-
- トランスフォーマーは先のことを考えているかもしれないが、それを実行しない
- 言語モデルは将来のトークンを計画しますか?この文書ではその答えが得られます。 「YannLeCunには見させないでください。」 YannLeCunはもう手遅れだ、もう見てしまったと言った。今日紹介する「LeCun Must Read」論文で議論されている質問は、「Transformer は思慮深い言語モデルですか?」です。特定の場所で推論を実行するとき、その後の場所を予測しますか?この研究の結論は、Transformer にはこれを行う機能があるが、実際にはそうはならないということです。人間は話す前に考えるということは誰もが知っています。 10 年にわたる言語研究の結果、人間が言語を使用するとき、次に入力される言語、つまり単語や文章を頭の中で予測していることがわかりました。人間とは異なり、現在の言語モデルは
- AI 423 2024-04-22 17:22:07
-
- CVPR 2024 | Byte は、COCO 粒度セグメンテーションよりも高密度の新世代のデータセット COCONut を提案します
- 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。人工知能の発展に伴い、言語モデルと生成モデルは大きな成功を収めており、モデルの設計過程でモデルのパラメータの数も増加しています。タスクを詳細に理解するために、モデルパラメータの数も増加しています。ただし、現時点での既存のデータセットの規模は、
- AI 1165 2024-04-22 16:20:12
-
- CVPR 2024 | AI は、ダンス時のスカートの飛行を高度に復元することもでき、ダイナミックな人体レンダリングの新しいパラダイムを提案します。
- 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。日常生活では、人の動きによって衣服に二次運動が生じ、衣服のさまざまな折り目が生じることがよくあります。そのためには、人体と衣服の形状と動き(人体の姿勢や速度ダイナミクス)を理解する必要があります。
- AI 926 2024-04-22 14:37:01
-
- Volcano Engine 4K修復フィルムが北京映画祭に選出、関連技術がCVPR2024で優勝
- 4月18日、第14回北京国際映画祭が正式に開幕した。中国映画アーカイブ、Douyin、Volcano Engineが共同修復した香港映画『Plan A』と『忠誠の誓い』が「賛辞と修復」部門に選ばれ、4月18日と19日に上映される。 『プラン A』と『ザ・パクト』の映画ポスターの 4K バージョン 『プラン A』と『ザ・パクト』は、それぞれ 40 年以上前の 1983 年と 1978 年に公開されました。 2023年8月、中国映画アーカイブ、Douyin、Volcano Engineは共同で「古典香港映画修復プロジェクト」を立ち上げ、100本の香港映画を修復すると発表した。今回上映された 2 つの映画は、上記のプロジェクトからのもので、映画のオリジナル撮影ネガは香港で 4K フォーマットでスキャンされ、修復プロセス全体には中国映画アーカイブからの物理的記録とデジタル記録が含まれていました。
- AI 611 2024-04-22 14:10:35
-
- 予測 AI がネットゼロエミッションの達成にどのように役立つか
- 生産性人工知能の親戚である予測人工知能 (AI) は、過去のデータのパターンを使用して将来の結果を予測したり、将来のイベントを分類したりします。専門家らは、この技術を利用して実用的な洞察を提供し、意思決定や戦略開発を支援できると述べている。予測 AI は、大規模なデータ分析と機械学習アルゴリズムを活用して、履歴データの隠れたパターンと傾向を発見し、将来のシナリオに適用します。過去のパターンを理解することで、将来何が起こるかをよりよく理解し、それに応じて戦略を立てることができます。予測 AI はさまざまな分野で応用されており、たとえばここ 1 年ほどで、エネルギー資源の特性をより適切に維持および最適化するために、エネルギー業界で予測 AI の新しくエキサイティングな応用が数多く登場するのを見てきました。
- AI 348 2024-04-22 12:10:01
-
- 史上初! AIが操縦する戦闘機が空中で人間のパイロットとの空中戦に成功
- AI制御の戦闘機が再び進化!最近、米国のDARPAは、昨年9月にF-16を改造したAI実証機が史上初めて人間のパイロットとの目視可能な範囲内での空中戦(通称ドッグファイト)に成功したことを明らかにした。空戦分野における人工知能の応用の見通しを見てみましょう。このAI検証機には最新の人工知能システムが搭載されており、人間の知的意思決定をシミュレートし、自律飛行・戦闘能力を備えている。パイロットとの模擬空戦を通じて、実証機は驚くべき戦闘スキルと反応速度を実証し、よく訓練された複数のパイロットを倒すことに成功しました。この実験はコードネーム X-62AVISTA と呼ばれ、人間のパイロットが搭乗する F-16D (Block30) の複座航空機です。
- AI 842 2024-04-22 09:04:18
-
- 未来の工場における人工知能の役割
- ものづくりは岐路に立っています。 1つの道筋は、労働力の高齢化、職業プログラムの欠如、仕事についての誤解、スキルセットの変化によって引き起こされるスキル危機の拡大です。この経路の最終結果は、生産量の制限、デジタル化の遅れ、競争上の優位性の喪失です。もう 1 つの道は、新しい AI 主導のトレーニング パラダイムを採用するものです。このルートは、豊かなスキル開発、人間の可能性の拡大、そして次の産業革命を推進できる労働力につながります。製造業では、さまざまな岐路に立っています。1 つの道が成長スキルの危機を引き起こし、
- AI 516 2024-04-22 09:01:01
-
- 中国を代表する AR パワー: Rokid AR Lite 空間コンピューティング スイートがリリースされ、ソフトウェアとハードウェアが包括的にアップグレードされました
- 2024 年 4 月 20 日、Rokid は杭州で「楽しい、格好良い、良い」をテーマにした Rokid Open Day カンファレンスを開催しました。 Rokid は新世代の ARLite 空間コンピューティング スイートを正式にリリースし、AR 開発者のエコロジーとデジタル化の分野における Rokid の最近の進歩と成果を共有し、多数の主要な業界を超えたコラボレーションを発表しました。中国を代表する AR イノベーション勢力として、Rokid は中国における空間コンピューティングの包括的な普及を指導し続け、次世代家電が早期に登場し、一般の人々が技術革新の力を体験し恩恵を受けることができるようにします。 Apple の VisionPro 製品ラインとは異なり、今回リリースされた RokidARLite 空間コンピューティング スイートは、OST 光学的観点に基づいています。
- AI 791 2024-04-21 08:00:15
-
- CVPR 2024 の高得点論文: NeRF 変換タスクを統合する新しいジェネレーティブ編集フレームワーク GenN2N
- 私たちのウェブサイトの AIxiv コラムは学術的および技術的な内容に関するものです。過去数年間で、当社ウェブサイトの AIxiv コラムには、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室を網羅した 2,000 件を超えるコンテンツが寄せられ、学術交流と普及の促進に貢献しています。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。提出メールアドレスは liyazhou@jiqizhixin.com zhaoyunfeng@jiqizhixin.com です。香港科技大学と清華大学の研究者は、テキスト駆動型 NeRF 編集など、さまざまな NeRF 変換タスクに適した統合生成型 NeRF から NeRF への変換フレームワークである「GenN2N」を提案しました。
- AI 1165 2024-04-19 21:40:09