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  • Apple은 대형 모델이 게으른 방법을 학습할 수 있도록 지원합니다. 첫 번째 토큰을 더 빠르게 생성하고 정확성을 유지합니다.
    Apple은 대형 모델이 게으른 방법을 학습할 수 있도록 지원합니다. 첫 번째 토큰을 더 빠르게 생성하고 정확성을 유지합니다.
    게으르면 일을 더 잘하게 됩니다. Llama 3.1이 방금 출시되었습니다. 아직 사용해 보셨나요? 개인용 컴퓨터가 최신 최고 구성이더라도 가장 작은 8B 버전을 실행하면 여전히 상당한 지연이 발생할 수 있습니다. 모델의 추론 효율성을 향상시키기 위해 연구자들은 다양한 방법을 고안해 냈지만 그 중 다수는 모델의 정확도를 어느 정도 희생하게 만들었습니다. 최근 Apple과 MetaAI 연구팀은 Llama2 사전 채우기 단계의 추론 속도를 2배 이상 높이면서 정확도가 크게 떨어지지 않는 새로운 방법을 제안했습니다. 이를 통해 Llama3.1 가속이 일부 향상될 수 있습니다. 영감. 그들은 이 접근 방식을 Lazy LLM(Lazy Large Language Model)이라고 부릅니다. 논문 제목: LazyL
    일체 포함 668 2024-08-05 20:41:02
  • 네이처 서브저널, 10배 빠른 트랜스포머 기반 역단백질 서열 설계 방법
    네이처 서브저널, 10배 빠른 트랜스포머 기반 역단백질 서열 설계 방법
    Editor | Radish Skin 단백질 설계 및 엔지니어링은 딥 러닝의 발전 덕분에 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다. 그러나 현재 모델은 설계 과정에서 비단백질 개체를 자연스럽게 설명할 수 없습니다. 여기서 스위스 EPFL(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 연구원들은 서로 다른 분자 서열에 의해 부과된 제약을 받는 백본 스캐폴드를 기반으로 단백질을 예측할 수 있는 원자 좌표 및 요소 이름의 기하학적 변환기를 기반으로 하는 딥 러닝 방법을 제안합니다. 이 방법을 사용하여 연구자들은 열 안정성이 높고 촉매 활성이 높은 효소를 높은 성공률로 생산할 수 있습니다. 이는 원하는 기능을 달성하기 위해 단백질 설계 파이프라인의 다양성을 높일 것으로 예상됩니다. 본 연구에서는 "Context-awaregeometricde"를 사용합니다.
    일체 포함 1073 2024-08-05 20:33:31
  • Transformer의 저자는 Google로 돌아오고 사람들이 회사를 원하지 않는 한 Character.AI의 창립 팀은 '인수'됩니다.
    Transformer의 저자는 Google로 돌아오고 사람들이 회사를 원하지 않는 한 Character.AI의 창립 팀은 '인수'됩니다.
    AI 스타트업은 결국 대기업으로 갈 것인가? 정신을 차려보니 생성AI '닭먹기대회'가 다시 위축되고 있었다. 스타트업 Character.AI는 Google과 Character.AI의 LLM(대형 언어 모델) 기술에 대한 비독점 라이선스 획득 계약을 체결했다고 금요일 발표했습니다. Google은 또한 Noam Shazeer와 Daniel DeFreitas의 재고용을 발표했습니다. 그중 NoamShazeer는 Character.AI의 창립자이자 CEO이며 Transformer 논문의 저자 중 한 명입니다. 그는 한때 Google의 수석 소프트웨어 엔지니어로 근무했습니다. Daniel DeFreitas는 Character.AI의 사장이자 Google의 수석 엔지니어로 근무했습니다.
    일체 포함 946 2024-08-05 20:17:10
  • 고화질 영상은 여러 장의 사진에 렌더링된 3D 장면으로 인해 진위 여부를 구별하기 어렵습니다.
    고화질 영상은 여러 장의 사진에 렌더링된 3D 장면으로 인해 진위 여부를 구별하기 어렵습니다.
    위의 애니메이션은 여러 사진에서 렌더링된 완전히 3D 장면이라는 점에 유의하세요. 인간이 자신의 결점을 발견하는 것은 어렵습니다. 그럼 이 시나리오가 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다. 그리드와 포인트는 명시적이고 빠른 GPU/CUDA 기반 래스터화에 적합하기 때문에 3D 장면의 가장 일반적인 표현입니다. 이와 대조적으로, 최첨단 NeRF(Neural Radiation Field) 방법은 연속적인 장면 표현을 기반으로 구축되었으며, 종종 체적 광선 렌더링에 최적화된 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하여 캡처된 장면에 대한 새로운 관점을 합성합니다. 이러한 방법의 연속성은 최적화에 도움이 되지만 렌더링에 필요한 무작위 샘플링은 비용이 많이 들고 잡음이 많습니다. 프랑스 리비에라 대학 연구진은 두 가지 방법을 결합한 새로운 방법을 도입했다.
    일체 포함 711 2024-08-05 20:15:51
  • 차세대 RAG에서는 지연된 상호작용 모델이 표준인 이유는 무엇입니까?
    차세대 RAG에서는 지연된 상호작용 모델이 표준인 이유는 무엇입니까?
    AIxiv 칼럼은 본 사이트에서 학술 및 기술 콘텐츠를 게재하는 칼럼입니다. 지난 몇 년 동안 이 사이트의 AIxiv 칼럼에는 전 세계 주요 대학 및 기업의 최고 연구실을 대상으로 한 2,000개 이상의 보고서가 접수되어 학술 교류 및 보급을 효과적으로 촉진하고 있습니다. 공유하고 싶은 훌륭한 작품이 있다면 자유롭게 기여하거나 보고를 위해 연락주시기 바랍니다. 제출 이메일: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Zhang Yingfeng: Infra의 공동 창립자로서 검색, AI 및 인프라 인프라 개발 분야에서 다년간의 경험을 갖고 있으며 현재 차세대 인프라 구축을 위해 노력하고 있습니다. RAG 핵심 제품. RAG 시스템 개발에 있어서 좋은 Reranker 모델은 없어서는 안 될 연결고리입니다.
    일체 포함 1263 2024-08-05 20:15:22
  • ECCV2024 | Harvard 팀, 도메인 간 의료 이미지 분할 및 분류의 공정성을 달성하기 위해 FairDomain 개발
    ECCV2024 | Harvard 팀, 도메인 간 의료 이미지 분할 및 분류의 공정성을 달성하기 위해 FairDomain 개발
    편집자 | ScienceAI 작성자 | YuTian 팀 인공지능(AI), 특히 의료 AI 분야에서는 공정한 의료 결과를 보장하기 위해 공정성 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 최근에는 공정성을 강화하려는 노력으로 새로운 방법과 데이터 세트가 도입되었습니다. 그러나 진료소에서 환자 진단을 위해 다양한 영상 기술(예: 다양한 망막 영상 방식)에 의존하는 경우가 많음에도 불구하고 영역 이전의 맥락에서 공정성 문제는 거의 조사되지 않았습니다. 본 논문에서는 도메인 이전에 따른 알고리즘 공정성에 대한 최초의 체계적인 연구인 FairDomain을 제안합니다. 편견이 서로 다른 영역 간에 어떻게 전달되는지.
    일체 포함 1344 2024-08-05 20:04:36
  • 이제부터 GitHub의 1억 명 이상의 개발자가 세계 최고의 대형 모델에 직접 액세스하여 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
    이제부터 GitHub의 1억 명 이상의 개발자가 세계 최고의 대형 모델에 직접 액세스하여 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
    GitHub가 출시한 새로운 기능인 "GitHubModels"는 AI 엔지니어 시대의 도래를 가속화할 것으로 예상됩니다. 무엇? 친숙한 코드 호스팅 플랫폼 GitHub가 다시 진화했습니다! 플랫폼은 플레이그로이드에도 대규모 AI 모델을 제공하기 시작했다. Microsoft의 Phi-3, OpenAI의 GPT-4o, Meta의 Llama3.1, Cohere의 CommandR+, MistralAI의 MistralLarge 등 이름을 지정할 수 있는 업계에서 널리 사용되는 모든 대형 모델을 대화형 샌드박스에서 시험해 볼 수 있습니다. 앞으로 몇 달 안에 Github에는 더 많은 언어, 시각적 모델 및 기타 유형의 모델이 추가될 예정입니다. 즉, 이 사진의 모델은
    일체 포함 1195 2024-08-05 19:36:38
  • AI 활용 | 대형 모델을 활용해 '빛나는' 카피라이팅을 작성하고, 기사에는 민족미가 가득하다
    AI 활용 | 대형 모델을 활용해 '빛나는' 카피라이팅을 작성하고, 기사에는 민족미가 가득하다
    The Power of Machines 기고자: Jia Siluan 대형 모델과 AIGC로 대표되는 인공지능의 물결은 우리가 살고 일하는 방식을 조용히 변화시키고 있지만, 대부분의 사람들은 여전히 ​​그것을 어떻게 사용하는지 모릅니다. 이에 직관적이고 흥미롭고 간결한 인공지능 활용 사례를 통해 AI 활용 방법을 자세히 소개하고 모두의 사고를 자극하고자 'AI in Use' 칼럼을 론칭하게 됐다. 또한 독자들이 혁신적인 실제 사용 사례를 제출하는 것을 환영합니다. 제출 이메일: content@jiqizhixin.com 이틀 전에 Jiqizhixin이 게시한 AI 애플리케이션에 대한 작은 기사를 보았습니다. 대형 모델을 사용하여 "미친" 카피를 작성하는 것이 약간 흥미로웠습니다. 모델은 "Let you"의 몇 단락을 작성합니다. "Laugh Out of Parkinson's"의 재미있는 제목과 카피라이팅은 대형 모델이 카피라이팅 스타일을 요약하도록 합니다.
    일체 포함 710 2024-08-05 19:26:47
  • Sora 이후, OpenAI Lilian Weng은 처음부터 비디오 생성 확산 모델을 설계하는 방법을 알려주는 기사를 직접 작성했습니다.
    Sora 이후, OpenAI Lilian Weng은 처음부터 비디오 생성 확산 모델을 설계하는 방법을 알려주는 기사를 직접 작성했습니다.
    확산 모델의 강력한 이미지 합성 기능은 지난 몇 년 동안 잘 입증되었습니다. 연구 커뮤니티는 이제 더 어려운 작업인 비디오 생성을 다루고 있습니다. 최근 OpenAI Safety Systems(SafetySystems)의 책임자인 Lilian Weng은 비디오 생성의 확산 모델에 대한 블로그를 작성했습니다. LilianWeng의 웹사이트는 원래 의미를 변경하지 않고 이 블로그를 편집하고 구성했습니다. 다음은 블로그의 원본 텍스트입니다. 이미지는 비디오의 단일 프레임이기 때문에 비디오 생성 작업 자체는 이미지 합성의 상위 집합입니다. 비디오 합성은 다음과 같은 이유로 훨씬 더 어렵습니다. 1. 비디오 합성은 또한 서로 다른 프레임 간의 시간적 일관성이 필요하며, 이는 자연스럽게 더 많은 세계 지식을 모델에 인코딩해야 합니다. 2. 텍스트나 이미지와 비교
    일체 포함 1059 2024-08-05 19:20:02
  • 7개의 '소라 수준' 비디오 생성 유물을 테스트했습니다. '철왕좌'에 오를 수 있는 능력을 가진 사람은 누구입니까?
    7개의 '소라 수준' 비디오 생성 유물을 테스트했습니다. '철왕좌'에 오를 수 있는 능력을 가진 사람은 누구입니까?
    기계력 보고서 편집자: Yang Wen AI 영상계의 왕이 될 수 있는 사람은 누구일까요? 미국 TV 시리즈 '왕좌의 게임'에는 '철왕좌'가 있다. 전설에 따르면 적들이 버린 수천 자루의 검을 녹인 거대 용 '흑사병'이 최고의 권위를 상징한다는 전설이 있다. 이 철의자에 앉기 위해 대가족들은 싸우고 또 싸우기 시작했습니다. 소라 등장 이후 AI 영상계에 왕성한 '왕좌의 게임'이 론칭됐다. 이 게임의 주역으로는 바다 건너편의 RunwayGen-3와 Luma는 물론 국내 Kuaishou Keling, ByteDream, 및 Zhimo, Vidu, PixVerseV2 등. 오늘은 AI 영상계의 '철왕좌'에 앉을 자격이 있는 사람이 누구인지 평가하고 알아보겠습니다. -1- 빈센트 비디오
    일체 포함 1052 2024-08-05 19:19:51
  • AI는 인간 화가가 미술 대회에서 1위를 차지하도록 돕는다. 그 비결은 무엇일까?
    AI는 인간 화가가 미술 대회에서 1위를 차지하도록 돕는다. 그 비결은 무엇일까?
    2년 전 콜로라도 주 박람회 미술대회에서 '스페이스 오페라'라는 작품이 1위를 차지했습니다. 이 그림은 웅장하고 밝고 어두우며 프랑스의 상징주의 화가 구스타브 모로를 연상시킵니다. 하지만 사람이 그린 것이 아니라 그림 배경이 없는 참가자가 AI 그리기 도구를 사용해 그린 것입니다. 시간을 2018년으로 돌려보자. 당시 뉴욕 크리스티 경매에서는 AI 그림 '에드먼드 벨라미의 초상'이 40만 달러 이상에 팔렸다. 이는 인공지능 작품이 최초로 경매되는 것이며, 인공지능 미술 작품이 시장에서 인정받는 시작이기도 하다. 요즘 AI 페인팅이 일반화되면서 국내외 AI 플레이어들이 잇달아 떠나 이 트랙을 불태우려고 하고 있다.
    일체 포함 730 2024-08-05 18:29:12
  • 큰 효과가 있는 작은 트릭, '프롬프트를 두 번만 읽기'를 통해 순환 언어 모델이 Transformer++를 능가할 수 있습니다.
    큰 효과가 있는 작은 트릭, '프롬프트를 두 번만 읽기'를 통해 순환 언어 모델이 Transformer++를 능가할 수 있습니다.
    현재 AI 분야에서 대규모 언어 모델이 채택하는 주류 아키텍처는 Transformer입니다. 그러나 RWKV 및 Mamba와 같은 아키텍처의 출현과 함께 분명한 추세가 있습니다. 언어 모델링 복잡성 측면에서 Transformer와 경쟁하는 순환 대형 언어 모델이 빠르게 사람들의 관심을 끌고 있습니다. 흥미로운 점은 이러한 아키텍처가 추론 중에 일정한 양의 메모리를 사용한다는 것입니다. 그러나 제한된 메모리로 인해 순환 언어 모델(LM)은 긴 컨텍스트의 모든 정보를 기억하고 사용할 수 없으므로 상황 내 학습(ICL)의 품질이 저하됩니다. 따라서 효율적인 대규모 언어 모델을 얻는 데 있어서 중요한 과제는 어떤 정보를 저장하거나 삭제할지 선택하는 것입니다.
    일체 포함 660 2024-08-05 17:09:49
  • Yang Diyi 팀이 제안한 DITTO는 매우 효율적입니다.
    Yang Diyi 팀이 제안한 DITTO는 매우 효율적입니다.
    인간 교육 방법은 대형 모델에도 적합합니다. 자녀를 키울 때, 모든 연령대의 사람들은 한 가지 중요한 방법, 즉 모범을 보이는 것에 대해 이야기해 왔습니다. 즉, 단순히 아이들에게 무엇을 하라고 지시하기보다는 여러분 스스로가 아이들이 본받고 배울 수 있는 모범이 되도록 하십시오. LLM(대형 언어 모델)을 훈련할 때 이 방법을 사용하여 모델에 시연할 수도 있습니다. 최근 스탠포드 대학의 Yang Diyi 팀은 소수의 데모(사용자가 원하는 동작의 예)를 통해 LLM을 특정 설정에 맞출 수 있는 새로운 프레임워크 DITTO를 제안했습니다. 이러한 예는 사용자의 기존 상호 작용 로그에서 얻거나 LLM의 출력을 직접 편집하여 얻을 수 있습니다. 이를 통해 모델은 다양한 사용자 및 작업에 맞게 사용자를 효율적으로 이해하고 조정할 수 있습니다.
    일체 포함 898 2024-08-05 16:10:32
  • 직원들은 모두 예전 클럽을 떠났고, Stable Diffusion은 출시되자마자 팀을 이끌고 사업을 시작했습니다. MJ v6와 SD3를 즉시 물리치고 오픈소스화하기도 했습니다.
    직원들은 모두 예전 클럽을 떠났고, Stable Diffusion은 출시되자마자 팀을 이끌고 사업을 시작했습니다. MJ v6와 SD3를 즉시 물리치고 오픈소스화하기도 했습니다.
    AI 이미지 및 영상 생성 분야에 또 하나의 강력한 플레이어가 추가되었습니다. 올해 3월 말 AI 스타트업 StabilityAI에서 사임한 연구 과학자 로빈 롬바흐(Robin Rombach)를 기억하시나요? Vincent 그래프 모델 StableDiffusion을 개발한 두 명의 주요 저자 중 한 명인 그는 2022년 StabilityAI에 합류했습니다. StabilityAI를 떠난 지 거의 5개월이 지난 지금, Robin Rombach는 트위터에서 자신의 사업에 대한 좋은 소식을 발표했습니다! 그는 이미지와 비디오를 위한 SOTA 고품질 생성 딥 러닝 모델을 홍보하고 가능한 한 많은 사람들이 사용할 수 있도록 "BlackForestLabs"를 설립했습니다. 팀원 유지
    일체 포함 1053 2024-08-05 16:06:52
  • 포럼 미리보기 | '문화 창의성 고취, 무한한 새로운 생산성 자극' - 'AI + 문화 창의성' 발전 포럼 미리보기
    포럼 미리보기 | '문화 창의성 고취, 무한한 새로운 생산성 자극' - 'AI + 문화 창의성' 발전 포럼 미리보기
    포럼 주제: Zhiqi 문화 창의성, 무한한 새로운 생산성 자극 포럼 시간: 7월 6일, 9:30-11:40 포럼 장소: 상하이 월드 엑스포 센터 회의실 515 최근 몇 년 동안 인공 지능 기술의 급속한 발전으로 모든 산책 새로운 기술의 도움으로 새로운 활력이 터져 나옵니다. 'AI + 문화창의' 새로운 생산력의 육성 및 개발에서 상하이는 디지털 중국 건설의 배치를 적극적으로 시행하고 디지털 문화와 창의 및 Yuanverse 새로운 트랙을 위한 최고 수준의 설계와 전략적 레이아웃을 제공하며 '핵에너지'를 창출합니다. 문화창조산업의 혁신적 발전을 위한 폭발점'으로 새로운 기회를 제공합니다. 중국 문화를 홍보하고, 문화창의산업의 혁신적인 발전을 촉진하며, 국내외 문화창의 분야 소통 플랫폼을 구축하기 위해 이번 'AI+ 문화창의발전포럼'이 탄생했다. 포럼에는 글로벌 전문가, 학자, 문화 및 창조 산업 엘리트, 업계 리더들이 한 자리에 모입니다.
    일체 포함 504 2024-08-05 15:58:42

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