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런웨이와 루마가 또 싸우고 있어요! Yann LeCun의 폭격: 당신이 아무리 훌륭하더라도 당신은 '세계 모델'이 아닙니다

Machine Power Report 편집자: Yang Wen 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. AI 영상업계가 또 '싸움'을 벌이고 있다! 6월 29일, 잘 알려진 생성 AI 플랫폼 Runway는 최신 모델 Gen-3Alpha가 일부 사용자를 대상으로 테스트를 시작했다고 발표했습니다. 같은 날 Luma는 새로운 키프레임 기능을 출시했으며 모든 사용자에게 무료로 공개되었습니다. "당신은 좋은 계획을 가지고 있습니다. 나에게는 벽사다리가 있습니다"라고 말할 수 있습니다.

일체 포함 1090 2024-07-03 09:13:06
Nature 하위 저널에 게재된 토폴로지 Transformer 모델은 약물 개발을 지원하기 위한 다중 규모 단백질-리간드 상호작용을 예측합니다.

Editor | Radish Skin 새로운 인공지능 애플리케이션은 연구자들의 약물 개발 역량을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다. TopoFormer라고 불리는 이 프로젝트는 미시간 주립대학교 수학과 Guowei Wei 교수가 이끄는 학제간 팀에 의해 개발되었습니다. TopoFormer는 분자에 대한 3차원 정보를 일반적인 AI 기반 약물 상호 작용 모델에서 사용할 수 있는 데이터로 변환하여 이러한 모델의 약물 효과 예측 기능을 확장합니다. 생화학 및 분자 생물학과와 전기 및 컴퓨터 공학과에 재직 중인 Wei는 “인공 지능을 사용하면 약물 개발을 더 빠르고 효율적이며 저렴하게 만들 수 있습니다.”라고 말했습니다. Wei 교수는 미국에서는 다음과 같이 설명했습니다.

일체 포함 1218 2024-07-02 15:23:21
LLM 추론을 탐색할 수 있는 Huawei Noah의 비밀 무기인 OpenAI의 Q*가 가장 먼저 출시됩니다.

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 이 논문의 저자는 Kang Jikun, Li Xinze, Chen Xi, Amirreza Kazemi 및 Chen Boxing을 포함하여 몬트리올에 있는 Huawei의 Noah's Ark Laboratory 출신입니다. 인공지능(AI)은 지난 10년 동안 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 큰 발전을 이루었습니다.

일체 포함 681 2024-07-02 05:01:41
빨리 오세요! 루첸 오픈소라에서는 양털을 수집할 수 있고, 10위안만 내면 쉽게 동영상 생성을 시작할 수 있습니다.

최근에는 Vincent 기반 비디오, Tu 기반 비디오 등 비디오 생성 모델 분야가 호황을 누리고 있으며 변형이 무궁무진합니다. 그러나 시중에는 많은 모델이 있음에도 불구하고 대부분의 사람들은 내부 테스트 자격이 없고 '모델'만 보고 한숨을 쉬기 때문에 체험하지 못합니다. 얼마 전 루첸 테크놀로지의 오픈소라(Open-Sora) 모델에 대해 보도한 바 있습니다. 세계 최초의 오픈소스 소라형 모델로, 다양한 유형의 영상에서 뛰어난 성능을 발휘할 뿐만 아니라 가격이 저렴하고 누구나 사용할 수 있습니다. 작동합니까? 사용하는 방법? 이 사이트의 리뷰를 살펴보겠습니다. 최근 Open-Sora의 새로운 오픈 소스 버전 1.2는 최대 16초의 720p 고화질 비디오를 생성할 수 있습니다. 공식 비디오 효과는 다음과 같습니다. 생성된 효과는 정말 놀랍습니다. 배경은 시작하고 경험하고 싶습니다. 비교됨

일체 포함 1186 2024-07-02 04:22:00
Amazon Cloud 혁신 '신경 스파스 검색(Neural Sparse Retrieval)”: 의미론적 검색을 달성하려면 텍스트 일치만 필요합니다.

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 이 기사의 저자는 기계 학습 책임자인 Yang Yang 박사와 OpenSearch China R&D 팀의 기계 학습 엔지니어 Geng Zhichao 및 Guan Cong입니다. OpenSearch는 Amazon Cloud Technology에서 시작된 순수 오픈 소스 검색 및 실시간 분석 엔진 프로젝트입니다.

일체 포함 1028 2024-07-02 02:55:57
캘리포니아 버클리에서는 손으로 그린 스케치만 보고 그래픽 프로그램을 구성합니다. 확산 모델에 새로운 기술을 가르칩니다.

확산 모델은 이미지와 비디오를 생성하는 것뿐만 아니라 새로운 프로그램을 합성하는 데에도 사용될 수 있는 것으로 나타났습니다. 모델에 손으로 그린 "5"자 모양의 그래픽을 제공하고 지속적인 변형을 통해 프로그램을 수정할 수 있으며 최종적으로 대상 그래픽을 출력할 수 있는 프로그램을 얻을 수 있다고 가정합니다. 이 모델은 신경 확산 모델을 사용하여 구문 트리를 직접 조작하는 새로운 프로그램 합성 방법을 제안한 버클리 캘리포니아 대학교 연구팀에서 나왔습니다. 논문 1은 이 학교의 박사과정 학생인 Shreyas Kapur이고, 그의 지도교수는 이 학교의 컴퓨터과학과 교수인 Stuart Russell입니다. 논문 제목: DiffusionOnSyntaxTreesForProgramSynesis 논문 주소: https://arxiv.

일체 포함 1086 2024-07-02 01:14:04
25개의 분자 설계 알고리즘을 물리치고 Georgia Tech, 토론토 대학, Cornell이 대규모 언어 모델 MOLLEO를 제안했습니다.

작성자 | 편집자 Wang Haorui, Georgia Institute of Technology | ScienceAI 분자 발견은 최적화 문제로서, 최적화 목표가 미분 가능하지 않을 수 있기 때문에 상당한 계산 문제를 제기합니다. 진화 알고리즘(EA)은 무작위 돌연변이 및 교차를 통해 화학적 공간을 횡단하여 분자 발견에서 블랙박스 표적을 최적화하는 데 일반적으로 사용되지만 이로 인해 표적 평가가 광범위하고 비용이 많이 듭니다. 이번 연구에서는 조지아공대, 토론토대학교, 코넬대학교 연구진이 사전 훈련된 LLM(Large Language Model)과 화학적 지식을 진화 알고리즘에 통합해 분자 언어 강화 진화 최적화(MOLLEO)를 제안하기 위해 협력했다. 진화 알고리즘의 분자 최적화 기능이 크게 향상되었습니다. 이 연구의 제목은 "EfficientEvolutionarySearc"입니다.

일체 포함 1307 2024-07-02 01:07:36
ICML 2024| CLIP 기반 배포 중단 감지 작업에 도움이 되는 대규모 언어 모델

머신러닝 모델은 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 분포가 동일할 때 뛰어난 성능을 보여줄 수 있습니다. 그러나 개방형 환경에서 모델은 종종 OOD(배포 외) 샘플을 접하게 되며, OOD 샘플로 인해 모델이 예측할 수 없게 작동할 수 있으며, 특히 자율 주행과 같은 고위험 시나리오에서는 오류의 결과가 치명적일 수 있습니다. [1,2]. 따라서 실제 배포에서 기계 학습 모델의 신뢰성을 보장하려면 OOD 감지가 중요합니다. 대부분의 OOD 탐지 방법[1, 3]은 잘 훈련된 분포 내(ID) 분류기를 기반으로 OOD 샘플을 효과적으로 탐지할 수 있습니다. 란

일체 포함 725 2024-07-01 23:29:18
ICML 2024 스포트라이트 | 디코딩의 재정렬로 언어 모델이 덜 환각적이고 인간 선호도와 더욱 일치하게 됩니다.

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 이 기사에서는 스위스, 영국, 프랑스 3개 대학의 박사과정 학생과 Google DeepMind 및 구글 리서치. 그 중 교신저자인 Ti

일체 포함 595 2024-07-01 22:09:56
개발자들은 신이 납니다! Meta의 최신 LLM 컴파일러 릴리스는 77%의 자동 튜닝 효율성을 달성했습니다.

Meta는 프로그래머가 코드를 보다 효율적으로 작성할 수 있도록 멋진 LLMCompiler를 개발했습니다. 어제 AI 3대 거대 기업인 OpenAI, Google, Meta가 협력하여 자체 대형 모델의 최신 연구 결과를 발표했습니다. OpenAI는 GPT-4 교육을 기반으로 버그를 찾기 위해 특별히 설계된 새로운 모델인 CriticGPT를 출시했으며 Google은 Gemma2의 9B 및 27B 버전과 Meta는 최신 인공 지능 혁신인 LLMCompiler를 개발했습니다. 이는 코드를 최적화하고 컴파일러 설계에 혁명을 일으키도록 설계된 강력한 오픈 소스 모델 세트입니다. 이러한 혁신은 개발자가 코드 최적화에 접근하는 방식을 변화시켜 더 빠르고 효율적이며 경제적으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

일체 포함 1434 2024-07-01 18:16:39
중국과학원팀의 Transformer 딥러닝 모델은 기존 방법보다 30배 더 효율적으로 당-단백질 상호작용 위치를 예측합니다.

설탕은 자연에서 가장 풍부한 유기 물질이며 생명에 필수적입니다. 생리학적 및 병리학적 과정에서 탄수화물이 단백질을 어떻게 조절하는지 이해하면 주요 생물학적 문제를 해결하고 새로운 치료법을 개발할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 그러나 설탕 분자의 다양성과 복잡성으로 인해 설탕-단백질 결합 및 상호 작용 부위를 실험적으로 식별하는 데 어려움이 있습니다. 여기에서 중국과학원 팀은 주어진 단백질 구조에서 당 결합 부위를 정확하게 예측할 수 있는 딥 러닝 모델인 DeepGlycanSite를 개발했습니다. DeepGlycanSite는 Transformer 아키텍처를 사용하여 단백질의 기하학적 및 진화적 특성을 심층 등변 그래프 신경망에 통합합니다. 그 성능은 이전 고급 방법을 크게 능가하며 효과적으로 예측할 수 있습니다.

일체 포함 1100 2024-07-01 15:17:50
300개 이상의 관련 연구, 푸단대학교 및 난양기술대학교의 최신 다중 모드 이미지 편집 리뷰 논문

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 이 기사의 첫 번째 저자인 Shuai Xincheng은 현재 푸단 대학교 FVL 연구소에서 박사 과정을 공부하고 있으며 Shanghai Jiao Tong University에서 학사 학위를 취득했습니다. 그의 주요 연구 관심 분야는 이미지 및 비디오 편집과 다중 모드 학습입니다. 소개 이 기사에서는 일반적인 편집 작업을 해결하기 위한 통합된 접근 방식을 제안합니다.

일체 포함 620 2024-06-29 06:14:41
0.96의 정확도로 물리적, 화학적 제약 그래프 신경망을 사용하여 서열에서 단백질-리간드 상호 작용을 예측합니다.

Editor | Radish Skin 약물 개발에서는 단백질에 대한 저분자 리간드의 결합 친화도와 기능적 효과를 결정하는 것이 중요합니다. 현재의 계산 방법은 이러한 단백질-리간드 상호 작용 특성을 예측할 수 있지만 고해상도 단백질 구조가 없으면 정확도가 손실되는 경우가 많으며 기능적 효과를 예측할 수 없습니다. Monash University와 Griffith University의 연구원들은 물리화학적 제약 조건을 결합하여 시퀀스 데이터에서 직접 상호 작용 지문을 디코딩하는 프레임워크인 PSICHIC(PhySIcoCHhemICalgraphneuralnetwork)를 개발했습니다. 이를 통해 PSICHIC은 단백질-리간드 상호 작용 뒤에 있는 메커니즘을 해독하여 최첨단 정확성과 해석 가능성을 달성할 수 있습니다. 구조화된 데이터가 없는 경우

일체 포함 810 2024-06-29 05:16:50
효율성과 경제성에 중점을 둔 Google의 '성실한 작업', Gemma2의 오픈소스 9B 및 27B 버전!

2배의 성능을 가진 Gemma2가 같은 수준의 성능을 가진 Llama3과 어떻게 플레이할 수 있을까요? AI 트랙에서는 거대 기술 기업들이 치열하게 경쟁한다. 앞발에는 GPT-4o가, 뒷발에는 Claude3.5Sonnet이 등장했습니다. 이러한 치열한 경쟁 속에서 구글은 뒤늦게 공을 들였음에도 불구하고 단시간 내에 후속 조치를 취할 수 있는 상당한 능력을 보유하고 있어 기술 발전과 혁신의 가능성을 보여주고 있다. Gemini 모델 외에도 경량 SOTA 오픈 모델 시리즈인 Gemma가 우리에게 더 가까이 다가온 것 같습니다. Gemini 모델과 동일한 연구 및 기술을 기반으로 구축되었으며 모든 사람에게 AI 구축을 위한 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. Google은 CodeGemma, RecurrentGemma 및 P를 포함하여 Gemma 제품군을 계속 확장하고 있습니다.

일체 포함 1147 2024-06-29 00:59:21
ICML 2024 | 상황별 학습에서 비선형 Transformer 학습 및 일반화 메커니즘 공개

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 이 기사의 저자인 Li Hongkang은 미국 Rensselaer Polytechnic Institute의 전기, 컴퓨터 및 시스템 공학과에서 박사 과정을 밟고 있습니다. 중국 과학 기술 대학교에서 학사 학위를 취득했습니다. 연구 방향에는 딥러닝 이론, 대규모 언어 모델 이론, 통계적 기계 학습 등이 있습니다. 현재 ICLR/

일체 포함 503 2024-06-29 00:44:41

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노래하는 새와 꽃 디자인 봄 배너 벡터 자료로 가득 찬 카트(AI+EPS)

노래하는 새와 꽃이 가득한 수레로 디자인된 봄 배너 벡터 자료입니다. JPG 미리보기를 포함하여 AI 및 EPS 형식으로 제공됩니다.

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황금 졸업 모자 벡터 자료(EPS+PNG)

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가정 장식 청소 및 유지 관리 서비스 회사 웹 사이트 템플릿은 가정 장식, 청소, 유지 관리 및 기타 서비스 조직을 제공하는 홍보 웹 사이트에 적합한 웹 사이트 템플릿 다운로드입니다. 팁: 이 템플릿은 Google 글꼴 라이브러리를 호출하므로 페이지가 느리게 열릴 수 있습니다.

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2024-05-09