北杭大学はモードの壁を打ち破り、可視モードと赤外線モードにわたる普遍的な物理的反撃方法を導入しています。
近年、視覚認識システムの安全性評価の探求が徐々に深まり、研究者らはガラス、ステッカー、衣服などのさまざまな担体に基づいた可視光モーダル安全性評価技術の実装に成功しています。赤外線モダリティをターゲットとした新たな試み。ただし、それらは単一モードでのみ動作します。


#2. 差分進化に基づく境界限定形状最適化アルゴリズム
実装には効果的な最適化手段が必要です。この研究者は、時間コストや実際の効果などを考慮し、進化的アルゴリズムを基本フレームワークとして使用し、境界設定と適応度関数の 2 つの観点から改良しました。 (2) フィットネス機能:単一モードのみを攻撃評価の対象とした前作とは異なり、本作では可視光と赤外線の 2 つのモードに焦点を当て、モード効果の違いのバランスをとるという自然な問題があります。したがって、単一モードを簡単に最適化するという極端な方向に進むことを避けるために、研究者らは、検出器の信頼度スコアの認識に基づいたクロスモーダルフィットネス関数を革新的に提案し、2 つの効果の差のバランスをとりながら、成功する方向の探索を促進しました。モード、そして最後にスコアに基づく適者生存。初期段階と後期段階の攻撃の難易度の違いを考慮して、線形関数の代わりに指数関数を使用して、さまざまな段階での攻撃の進行状況の違いを強調します。
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#実験 1: さまざまなシリーズの検出器に対するクロスモーダル攻撃パフォーマンスの検証
実験 2: 形状アブレーション実験
実験 5: さまざまな環境下でのメソッドの有効性の検証体調 ##さまざまな角度、距離、姿勢、シナリオでのパフォーマンス検証の視覚化結果
##概要
以上が北杭大学はモードの壁を打ち破り、可視モードと赤外線モードにわたる普遍的な物理的反撃方法を導入しています。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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オープンな LLM コミュニティは百花繚乱の時代です Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 などがご覧いただけます。優秀なパフォーマーモデル。しかし、GPT-4-Turboに代表される独自の大型モデルと比較すると、オープンモデルには依然として多くの分野で大きなギャップがあります。一般的なモデルに加えて、プログラミングと数学用の DeepSeek-Coder-V2 や視覚言語タスク用の InternVL など、主要な領域に特化したいくつかのオープン モデルが開発されています。

AI にとって、数学オリンピックはもはや問題ではありません。木曜日、Google DeepMind の人工知能は、AI を使用して今年の国際数学オリンピック IMO の本当の問題を解決するという偉業を達成し、金メダル獲得まであと一歩のところまで迫りました。先週終了したばかりの IMO コンテストでは、代数、組合せ論、幾何学、数論を含む 6 つの問題が出題されました。 Googleが提案したハイブリッドAIシステムは4問正解で28点を獲得し、銀メダルレベルに達した。今月初め、UCLA 終身教授のテレンス・タオ氏が、100 万ドルの賞金をかけて AI 数学オリンピック (AIMO Progress Award) を宣伝したばかりだったが、予想外なことに、AI の問題解決のレベルは 7 月以前にこのレベルまで向上していた。 IMO に関する質問を同時に行うのが最も難しいのは、最も歴史が長く、規模が最も大きく、最も否定的な IMO です。

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編集者 | ScienceAI 限られた臨床データに基づいて、何百もの医療アルゴリズムが承認されています。科学者たちは、誰がツールをテストすべきか、そしてどのようにテストするのが最善かについて議論しています。デビン シン氏は、救急治療室で小児患者が治療を長時間待っている間に心停止に陥るのを目撃し、待ち時間を短縮するための AI の応用を模索するようになりました。 SickKids 緊急治療室からのトリアージ データを使用して、Singh 氏らは潜在的な診断を提供し、検査を推奨する一連の AI モデルを構築しました。ある研究では、これらのモデルにより医師の診察が 22.3% 短縮され、医療検査が必要な患者 1 人あたりの結果の処理が 3 時間近く高速化できることが示されました。ただし、研究における人工知能アルゴリズムの成功は、これを証明するだけです。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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