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  • 과학자들은 GenAI를 사용하여 물리학의 새로운 통찰력을 발견합니다.
    과학자들은 GenAI를 사용하여 물리학의 새로운 통찰력을 발견합니다.
    MIT와 스위스 바젤 대학의 도움으로 연구원들은 재료 과학에 대한 새로운 통찰력을 찾는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기계 학습(ML) 프레임워크를 개발했습니다. 이번 연구 결과는 Physical Review Letters에 게재되었습니다. 본 연구에서는 신경망 기반 접근 방식을 사용하여 대량의 재료 데이터를 분석하여 재료의 특성과 특성을 신속하게 예측하고 최적화합니다. 이 GenAI 프레임워크는 고도로 자동화되고 효율적이며 재료 연구의 진행을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 연구원들은 그들의 프레임워크가 다양한 응용 분야에 적용될 수 있다고 말합니다. 물은 액체에서 고체로 변할 때 부피와 밀도와 같은 중요한 변환 특성을 겪습니다. 물의 상변화는 너무 흔해서 우리가 심각하게 생각조차 하지 않지만, 이는 복잡한 물리적 시스템입니다. 위상 변화 중
    일체 포함 438 2024-06-13 10:32:22
  • 월드 모델도 퍼졌습니다! 훈련받은 에이전트는 꽤 괜찮은 것으로 나타났습니다.
    월드 모델도 퍼졌습니다! 훈련받은 에이전트는 꽤 괜찮은 것으로 나타났습니다.
    월드 모델은 안전하고 샘플 효율적인 방식으로 강화 학습 에이전트를 훈련하는 방법을 제공합니다. 최근 세계 모델은 환경 역학을 시뮬레이션하기 위해 주로 이산 잠재 변수 시퀀스에서 작동했습니다. 그러나 컴팩트한 이산 표현으로 압축하는 이 방법은 강화 학습에 중요한 시각적 세부 정보를 무시할 수 있습니다. 반면, 확산 모델은 이미지 생성을 위한 지배적인 방법이 되었으며, 이산형 잠재 모델에 대한 과제를 제기했습니다. 이러한 패러다임 전환에 힘입어 제네바 대학, 에딘버러 대학, Microsoft Research의 연구원들은 확산 세계 모델인 DIAMOND(DIffusionAsaModelOfeNvironmentDreams)에서 훈련된 강화 학습 에이전트를 공동으로 제안했습니다. 논문 주소: https:
    일체 포함 429 2024-06-13 10:12:24
  • 2024 Zhiyuan 회의 의제 공개丨 인공 지능 인재 개발 교류회
    2024 Zhiyuan 회의 의제 공개丨 인공 지능 인재 개발 교류회
    2024년 6월 14일부터 15일까지 제6회 베이징 지능형 소스 컨퍼런스가 오프라인과 온라인을 결합하여 개최됩니다. 오프라인 장소는 중관촌 국가 독립 혁신 시범구 컨퍼런스 센터에서 개최됩니다. 2024 Zhiyuan 컨퍼런스는 다시 한 번 글로벌 관점을 가진 올해의 뛰어난 연구자들을 모아 새로운 아이디어를 교환하고, 새로운 아이디어를 탐구하며, 새로운 개척을 주도합니다. 이제 등록 채널이 공식적으로 오픈되었습니다. 인공지능 인재육성 교류회 | 2024년 6월 14일 오후 베이징 지위안 컨퍼런스에서 인공지능 인재육성에 관한 비공개 교류회를 개최할 예정입니다. 토론 포럼은 지능, 자연어, 머신 비전, 다중 양식, 강화 학습, 과학용 AI 및 기타 방향 분야에 중점을 둘 것입니다.
    일체 포함 1276 2024-06-13 10:00:59
  • HKU Byte는 인간의 인식을 먼저 시뮬레이션한 다음 인지를 시뮬레이션하여 사진 속 객체를 정확하게 찾는 다중 모드 대형 모델의 새로운 패러다임을 제안합니다.
    HKU Byte는 인간의 인식을 먼저 시뮬레이션한 다음 인지를 시뮬레이션하여 사진 속 객체를 정확하게 찾는 다중 모드 대형 모델의 새로운 패러다임을 제안합니다.
    현재 MLLM(다중 모드 대형 모델)은 여러 시각적 작업에 대한 강력한 인지 이해 기능을 보여주었습니다. 그러나 대부분의 대규모 다중 모드 모델은 단방향 이미지 이해로 제한되어 이해된 콘텐츠를 이미지에 다시 매핑하기가 어렵습니다. 예를 들어, 모델은 사진에 어떤 물체가 있는지 쉽게 알 수 있지만 사진에 있는 물체를 정확하게 식별할 수는 없습니다. 측위 기능 부족으로 인해 이미지 편집, 자율 주행, 로봇 제어 등 다운스트림 분야에서 다중 모드 대형 모델의 적용이 직접적으로 제한됩니다. 이 문제에 대응하여 홍콩 대학의 연구원과 ByteDance 상용화 팀은 지역 이미지 코딩을 사용하여 다중 모드 대형 모델의 지각 포지셔닝 기능을 향상시키는 새로운 패러다임인 Groma를 제안했습니다. 포지셔닝을 통합한 후 Groma는 텍스트 콘텐츠와 이미지 영역을 직접 연결하여 표시할 수 있습니다.
    일체 포함 814 2024-06-12 22:18:00
  • 칭화대학교와 Zhipu AI 오픈 소스 GLM-4: 자연어 처리의 새로운 혁명 시작
    칭화대학교와 Zhipu AI 오픈 소스 GLM-4: 자연어 처리의 새로운 혁명 시작
    2023년 3월 14일 ChatGLM-6B가 출시된 이후 GLM 시리즈 모델은 광범위한 관심과 인정을 받았습니다. 특히 ChatGLM3-6B가 오픈소스로 공개된 이후 개발자들은 Zhipu AI가 출시하는 4세대 모델에 대한 기대감이 가득합니다. 이러한 기대는 마침내 GLM-4-9B의 출시로 완전히 충족되었습니다. GLM-4-9B의 탄생 소형 모델(10B 이하)에 더욱 강력한 기능을 제공하기 위해 GLM 기술팀은 약 반년 만에 새로운 4세대 GLM 시리즈 오픈 소스 모델인 GLM-4-9B를 출시했습니다. 탐구. 이 모델은 정확성을 보장하면서 모델 크기를 크게 압축하고 추론 속도가 더 빠르고 효율성이 높습니다. GLM 기술팀의 탐색은 아직 이루어지지 않았습니다.
    일체 포함 1050 2024-06-12 20:38:02
  • 7B? 13B? 175B? 대형 모델의 매개변수 해석
    7B? 13B? 175B? 대형 모델의 매개변수 해석
    크고 작은 모델도 있으며, 그 크기는 매개변수의 개수로 측정됩니다. GPT-3에는 175억 개의 매개변수가 있으며 Grok-1은 314억 개의 매개변수로 더욱 인상적입니다. 물론 Llama와 같이 매개변수 수가 70억에서 700억 사이에 불과한 더 얇은 모델도 있습니다. 여기서 언급된 70B는 훈련 데이터의 양이 아니라 모델에 조밀하게 포함된 매개변수를 의미할 수 있습니다. 이러한 매개변수는 작은 "뇌 세포"와 같습니다. 매개변수가 많을수록 모델이 더 똑똑해지고 데이터의 복잡한 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 "뇌 세포"를 사용하면 모델이 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다. 그러나 특히 대규모 모델에서는 이러한 매개변수로 인해 문제가 발생할 수 있는 경우가 많습니다. 이 "뇌세포"는
    일체 포함 834 2024-06-12 20:04:15
  • YoloCS: 기능 맵의 공간 복잡성을 효과적으로 줄입니다.
    YoloCS: 기능 맵의 공간 복잡성을 효과적으로 줄입니다.
    논문 주소: YOLOCS:ObjectDetectionbasedonDenseChannelCompressionforFeatureSpatialSolidification(arxiv.org)01 개요 오늘 공유에서 연구원들은 네트워크 내의 프런트엔드 및 역방향 전파에 초점을 맞춰 특징 정제 및 그래디언트 역전파 동안 채널 특징과 컨볼루션 커널 간의 상관관계를 조사했습니다. 이에 연구진은 밀집채널 압축(Dense Channel Compression)이라는 특징 공간 응고법을 제안했다. 이 방법의 핵심 개념을 기반으로 백본 및 헤드 네트워크를 위한 두 가지 혁신적인 모듈, 즉 기능 공간 강화를 위한 DCFS(밀집 채널 압축)와 비대칭 다단계 압축이 도입되었습니다.
    일체 포함 455 2024-06-12 17:49:26
  • Meta는 GPT-4o에 도전하기 위해 'Chameleon'을 출시하고 34B 매개변수는 다중 모드 혁명을 주도합니다! 10조 개의 토큰 교육으로 SOTA가 새로워집니다.
    Meta는 GPT-4o에 도전하기 위해 'Chameleon'을 출시하고 34B 매개변수는 다중 모드 혁명을 주도합니다! 10조 개의 토큰 교육으로 SOTA가 새로워집니다.
    GPT-4o의 등장으로 다시 한번 다중 모드 모델 개발의 새로운 패러다임이 탄생했습니다! 왜 그런 말을 해? OpenAI는 이를 "최초의 '네이티브' 다중 모드" 모델이라고 부릅니다. 이는 GPT-4o가 이전의 모든 모델과 다르다는 것을 의미합니다. 전통적인 다중 모드 기본 모델은 일반적으로 각 양식에 대해 특정 "인코더" 또는 "디코더"를 사용하여 다양한 양식을 구분합니다. 그러나 이 접근 방식은 모델 간 정보를 효과적으로 융합하는 모델의 능력을 제한합니다. GPT-4o는 단일 신경망에서 처리되는 모든 입력 및 출력을 사용하여 텍스트, 시각 및 오디오 모드를 포괄할 수 있는 "최초의 엔드 투 엔드" 훈련 모델입니다. 그리고 지금, 감히 GPT-4o에 도전하는 업계 최초의 모델이 등장했습니다! 최근 메타그룹에서
    일체 포함 928 2024-06-12 13:18:58
  • 3배 향상된 생성 속도와 감소된 메모리 비용, Medusa2를 능가하는 효율적인 디코딩 프레임워크가 마침내 출시되었습니다.
    3배 향상된 생성 속도와 감소된 메모리 비용, Medusa2를 능가하는 효율적인 디코딩 프레임워크가 마침내 출시되었습니다.
    n-토큰 시퀀스, CLLM+Jacobi 디코딩 프레임워크를 효율적으로 디코딩합니다. 전통적으로 LLM(대형 언어 모델)은 각 토큰을 하나씩 디코딩하는 순차 디코더로 간주됩니다. Shanghai Jiao Tong University 및 University of California의 연구팀은 사전 훈련된 LLM을 쉽게 학습하여 효율적인 병렬 디코더가 될 수 있음을 보여주고, 추론 지연 시간을 줄일 수 있는 CLLM(일관적 대형 언어 모델)이라는 새로운 병렬 디코더 제품군을 도입했습니다. 각 추론 단계에서 n-토큰 시퀀스를 효율적으로 디코딩합니다. 본 논문에서 연구는 “인간이 머릿속에서 완전한 문장을 형성한 후 단어 대 단어 표현을 표현하기 위해 사용하는 인지 과정을 모방하는 것은 단순히 사전 훈련된 LLM을 미세 조정함으로써 효과적으로 학습될 수 있음을 보여줍니다.
    일체 포함 1006 2024-06-12 11:55:28
  • 일리야가 이직 후 첫 행동: 이 글에 좋아요를 눌러 네티즌들이 몰려들었다.
    일리야가 이직 후 첫 행동: 이 글에 좋아요를 눌러 네티즌들이 몰려들었다.
    Ilya Sutskever가 공식적으로 OpenAI에서 사임을 발표한 이후, 그의 다음 행보는 모두의 관심의 초점이 되었습니다. 어떤 사람들은 그의 일거수일투족에 세심한 주의를 기울이기도 했습니다. 아니요, Ilya는 방금 새 논문을 ❤️ 좋아했습니다. 네티즌들은 이에 열광했습니다. 이 논문은 MIT에서 나온 것이며 저자는 다음과 같은 한 문장으로 요약된 가설을 제시했습니다. 다양한 목표를 가진 다양한 데이터와 양식에 대해 훈련된 신경 네트워크가 표현 공간에서 현실 세계의 공유 통계 모델을 형성합니다. 그들은 플라톤의 동굴의 비유와 이상적인 현실의 본질에 대한 그의 생각을 참조하여 이 추측을 플라톤적 표현 가설이라고 명명했습니다. 일리아의 선택은 여전히 ​​​​보장됩니다. 일부 네티즌들은 그것을 본 후 올해 본 것 중 최고라고 말했습니다.
    일체 포함 715 2024-06-12 11:22:14
  • 지식 그래프 검색을 위해 향상된 GraphRAG(Neo4j 코드를 기반으로 구현됨)
    지식 그래프 검색을 위해 향상된 GraphRAG(Neo4j 코드를 기반으로 구현됨)
    GraphRAG(Graph Retrieval Enhanced Generation)는 점차 대중화되고 있으며 기존 벡터 검색 방법을 강력하게 보완하는 수단이 되었습니다. 이 방법은 그래프 데이터베이스의 구조적 특성을 활용하여 데이터를 노드와 관계의 형태로 구성함으로써 검색된 정보의 깊이와 맥락적 관련성을 향상시킵니다. 그래프는 다양하고 상호 연관된 정보를 표현하고 저장하는 데 자연스러운 이점을 가지며, 다양한 데이터 유형 간의 복잡한 관계와 속성을 쉽게 캡처할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 유형의 구조화된 정보를 처리할 수 없으며 고차원 벡터로 표현되는 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 더 중점을 둡니다. RAG 애플리케이션에서 구조화된 그래프 데이터와 구조화되지 않은 텍스트 벡터 검색을 결합하면 이 기사에서 논의할 내용인 두 가지 장점을 동시에 누릴 수 있습니다. 구조
    일체 포함 1485 2024-06-12 10:32:28
  • 내장된 10,000개 이상의 인기 Github 코드 라이브러리를 통해 Baidu는 공식적으로 Comate Code Knowledge Enhancement 2.0을 출시했습니다.
    내장된 10,000개 이상의 인기 Github 코드 라이브러리를 통해 Baidu는 공식적으로 Comate Code Knowledge Enhancement 2.0을 출시했습니다.
    2019년 5월 18일, 제7회 iTechClub 북중국 인터넷 기술 엘리트 서밋 포럼이 개최되었습니다. Baidu 엔지니어링 성과 부서 이사가 "인간-기계 협업을 위한 AI 네이티브 R&D의 새로운 패러다임을 향하여"라는 주제로 기조 연설을 했습니다. 그는 Baidu의 지능형 코드 도우미 Comate의 최신 성과인 Comate Code Knowledge Enhancement 2.0을 발표했습니다. 이는 실시간 검색을 지원하는 중국 최초의 지능형 코드 도우미로, 10,000개 이상의 Github 인기 코드 라이브러리가 내장되어 있습니다. 전 세계 개발자에게 큰 이점을 제공합니다. 이번 컨퍼런스의 하이라이트 중 하나인 Comate Code Knowledge Enhancement 2.0은 참석자들로부터 큰 관심을 받았습니다. 지능형 코드 도우미 Comate는 지능형 코드 완성 및
    일체 포함 1086 2024-06-11 22:45:15
  • 와트당 성능은 2.6배, 랙밀도는 3배나 늘어난다. 인텔3는 쉽지 않은 제품이다.
    와트당 성능은 2.6배, 랙밀도는 3배나 늘어난다. 인텔3는 쉽지 않은 제품이다.
    지난 10년 동안 점점 더 많은 기업이 클라우드로 운영을 이전했으며 클라우드 컴퓨팅은 데이터 센터 구축의 주요 원동력이 되었습니다. 인공 지능의 지속적인 발전, 특히 대규모 언어 모델과 같은 AI 기술의 폭발적인 확산과 함께 컴퓨팅 성능에 대한 시장 수요도 증가하여 데이터 센터의 지속적인 변화를 더욱 촉진하고 있습니다. 오늘날 데이터 센터는 AI, 웹, 마이크로서비스를 포함한 다양한 워크로드의 컴퓨팅 성능 요구 사항을 충족해야 할 뿐만 아니라 아키텍처 설계, 전원 공급 장치, 랙 밀도, 냉각 및 열 방출, TCO 절감과 같은 다양한 과제도 처리해야 합니다. , 지속 가능한 개발. 인텔은 현대 데이터센터의 증가하는 컴퓨팅 성능 요구와 다양한 워크로드를 충족하기 위해 오늘 인텔 GTC 기술 체험 센터에서 기자간담회를 열고 새로운 인텔 신제품을 출시했습니다.
    일체 포함 945 2024-06-11 21:22:01
  • VSCode 프런트엔드 개발의 새로운 시대: 적극 권장되는 12가지 AI 코드 도우미
    VSCode 프런트엔드 개발의 새로운 시대: 적극 권장되는 12가지 AI 코드 도우미
    프런트엔드 개발 세계에서 VSCode는 강력한 기능과 풍부한 플러그인 생태계를 통해 수많은 개발자가 선택하는 도구가 되었습니다. 최근 몇 년 동안 인공지능 기술의 급속한 발전으로 VSCode의 AI 코드 도우미가 등장하여 개발자의 코딩 효율성이 크게 향상되었습니다. VSCode의 AI 코드 도우미는 비가 내린 후 버섯처럼 생겨나 개발자의 코딩 효율성을 크게 향상시켰습니다. 인공 지능 기술을 사용하여 코드를 지능적으로 분석하고 정확한 코드 완성, 자동 오류 수정, 문법 검사 및 기타 기능을 제공하여 코딩 과정에서 개발자의 오류와 지루한 수동 작업을 크게 줄입니다. 오늘은 여러분의 프로그래밍 여정에 도움이 될 VSCode 프런트엔드 개발 AI 코드 도우미 12명을 추천해 드리겠습니다.
    일체 포함 805 2024-06-11 19:47:09
  • 검토! 자율주행 촉진을 위한 기본 모델의 중요한 역할을 종합적으로 요약
    검토! 자율주행 촉진을 위한 기본 모델의 중요한 역할을 종합적으로 요약
    위 작성 및 저자 개인 이해: 최근 딥러닝 기술의 발전과 획기적인 발전으로 대규모 기반 모델(Foundation Models)이 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 성과를 거두었습니다. 자율주행에 기본 모델을 적용하는 것도 시나리오에 대한 이해와 추론을 향상시킬 수 있는 큰 발전 전망을 가지고 있습니다. 풍부한 언어와 시각적 데이터에 대한 사전 학습을 통해 기본 모델은 자율주행 시나리오의 다양한 요소를 이해하고 해석하고 추론을 수행할 수 있으며, 의사 결정 및 계획을 추진하기 위한 언어 및 동작 명령을 제공합니다. 기본 모델은 일상적인 운전 및 데이터 수집 중에 발생할 가능성이 없는 롱테일 분포에서 드물게 실행 가능한 기능을 제공하기 위해 운전 시나리오에 대한 이해를 통해 데이터를 보강할 수 있습니다.
    일체 포함 1153 2024-06-11 17:29:58

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