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  • Bengio 등의 새로운 연구: Attention은 RNN으로 간주될 수 있습니다. 새 모델은 Transformer와 비슷하지만 메모리를 매우 절약합니다.
    Bengio 등의 새로운 연구: Attention은 RNN으로 간주될 수 있습니다. 새 모델은 Transformer와 비슷하지만 메모리를 매우 절약합니다.
    시퀀스 모델링의 발전은 강화 학습(예: 로봇 공학 및 자율 주행), 시계열 분류(예: 금융 사기 탐지 및 의료 진단) 등을 포함한 광범위한 응용 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 매우 큰 영향을 미쳤습니다. 지난 몇 년 동안 Transformer의 출현은 시퀀스 모델링에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이는 주로 Transformer가 GPU 병렬 처리를 활용할 수 있는 고성능 아키텍처를 제공한다는 사실 때문입니다. 그러나 Transformer는 주로 메모리의 2차 확장 및 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 추론 중에 계산 오버헤드가 높으므로 리소스가 적은 환경(예: 모바일 및 임베디드 장치)에서의 적용이 제한됩니다. 추론 효율성을 향상시키기 위해 KV 캐싱과 같은 기술을 사용할 수 있지만,
    일체 포함 687 2024-06-09 16:50:32
  • 거즈를 잡고 바늘을 잡는 NVIDIA는 여러 대학과 협력하여 수술 로봇을 개발합니다.
    거즈를 잡고 바늘을 잡는 NVIDIA는 여러 대학과 협력하여 수술 로봇을 개발합니다.
    편집자 | NVIDIA는 토론토 대학교, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스, ETH Zurich 및 Georgia Institute of Technology의 연구원들과 협력하여 기술 팀의 기술을 향상시키는 동시에 작업 시간을 줄일 수 있는 훈련 로봇용 시뮬레이션 프레임워크인 ORBIT-Surgical을 개발했습니다. 외과의사의 인지부하. ORBIT-Surgical은 가상 수술 환경과 지능형 코칭 시스템을 통해 매우 사실적인 수술 시뮬레이션을 구현하는 인공지능 기반 시뮬레이션 프레임워크입니다. 의사는 이 시스템과 상호 작용하여 실제 수술의 다양한 상황과 복잡성을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 시뮬레이션 기술은 복강경 수술을 받는 환자를 훈련시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라
    일체 포함 566 2024-06-09 13:23:16
  • CLIP은 RNN으로 사용될 때 CVPR로 선택되었습니다. Oxford University 및 Google Research 없이 수많은 개념을 분할할 수 있습니다 |
    CLIP은 RNN으로 사용될 때 CVPR로 선택되었습니다. Oxford University 및 Google Research 없이 수많은 개념을 분할할 수 있습니다 |
    CLIP은 별도의 교육 없이 수많은 개념을 효과적으로 분할하기 위해 주기적으로 호출됩니다. 영화 캐릭터, 랜드마크, 브랜드, 일반 카테고리 등 모든 문구. 옥스포드 대학과 Google Research의 공동 팀의 이 새로운 결과는 CVPR2024에서 승인되었으며 코드는 오픈 소스로 제공되었습니다. 팀은 개방형 어휘 이미지 분할 분야의 몇 가지 주요 문제를 해결하는 CLIPasRNN(줄여서 CaR)이라는 새로운 기술을 제안했습니다. 훈련 데이터가 필요하지 않습니다. -tuning, CaR 이 기술은 추가 훈련 데이터 없이 작동합니다. 개방형 어휘 제한: 사전 훈련된 VLM(시각 언어 모델)은 미세 조정 후 개방형 어휘를 처리하는 능력이 제한됩니다. 씨
    일체 포함 529 2024-06-09 12:53:28
  • 1분짜리 고화질 비디오 합성을 지원합니다. Huake 등은 인간 춤 비디오 생성을 위한 새로운 프레임워크인 UniAnimate를 제안했습니다.
    1분짜리 고화질 비디오 합성을 지원합니다. Huake 등은 인간 춤 비디오 생성을 위한 새로운 프레임워크인 UniAnimate를 제안했습니다.
    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 인간 춤 비디오 생성은 입력 참조 이미지와 대상 포즈 시퀀스를 기반으로 고품질의 실제와 같은 이미지를 생성하는 것을 목표로 하는 설득력 있고 도전적인 제어 가능한 비디오 합성 작업입니다. 비디오 생성 기술의 급속한 발전, 특히 생성 모델의 반복적 진화로 인해
    일체 포함 1120 2024-06-09 11:10:58
  • PID 및 Carnegie Mellon University보다 더 부드러운 제어 알고리즘
    PID 및 Carnegie Mellon University보다 더 부드러운 제어 알고리즘
    MPC 제어 알고리즘, 전체 이름 ModelPredictiveControl(모델 예측 제어)은 시스템 동적 모델을 기반으로 하는 제어 기술입니다. 이는 수학적 모델을 통해 시스템의 미래 동작을 예측하고 이러한 예측을 기반으로 시스템의 제어 입력을 최적화하여 원하는 출력을 달성하는 방식으로 작동합니다. MPC 제어 알고리즘의 핵심 아이디어는 각 제어주기에서 미래의 일정 기간에 대한 예측 결과를 최적화하여 최상의 제어 입력을 얻는 것입니다. 이 최적화는 원하는 출력을 달성하기 위해 시스템의 제어 입력을 최적화하는 일부 예측 결과를 기반으로 합니다. MPC 제어 알고리즘은 널리 사용되며 특히 일부 제약 조건을 충족해야 하는 제어 시스템에 적합합니다. MP는 시스템 모델과 최적화 기술을 결합하여
    일체 포함 880 2024-06-09 09:57:28
  • 포격 스캔들은 스탠포드 AI 연구소 소장을 화나게 한다! 표절팀 2명이 책임을 지고 1명이 사라지며 전과가 드러났다. 네티즌들: 중국의 오픈소스 모델을 다시 이해하라.
    포격 스캔들은 스탠포드 AI 연구소 소장을 화나게 한다! 표절팀 2명이 책임을 지고 1명이 사라지며 전과가 드러났다. 네티즌들: 중국의 오픈소스 모델을 다시 이해하라.
    스탠포드 팀이 칭화대 대형 모델을 표절한 사건은 나중에 나왔다. Llama3-V 팀은 표절을 인정했고, 스탠포드 학부생 중 두 명은 심지어 다른 저자와 단절하기도 했다. 최신 사과 트윗은 SiddharthSharma와 AkshGarg가 보냈습니다. 그중에는 서던캘리포니아대학의 무스타파 알자데리(약칭 라오무)가 주범으로 지목돼 어제부터 행방불명됐다. 어제부터 연락이 안 돼요. Siddharth, 나(Akshi) 및 Lao Mu는 Llama3-V를 출시했고 Lao Mu는 프로젝트의 코드를 작성했습니다. Siddharth와 나의 역할은 그가 Medium과 T를 시작하도록 돕는 것입니다.
    일체 포함 1352 2024-06-09 09:38:08
  • 다시 OpenAI의 방해를 받아 Google은 오픈 소스 시각적 언어 모델인 PaliGemma를 출시했습니다.
    다시 OpenAI의 방해를 받아 Google은 오픈 소스 시각적 언어 모델인 PaliGemma를 출시했습니다.
    머리말 이 모델은 개방형 구성 요소인 SigLIP 시각적 모델과 Gemma 언어 모델을 결합하여 PaliGemma를 비전과 언어를 결합한 작업 처리에 탁월하게 만듭니다. PaliGemma의 사용 시나리오에는 이미지 자막, 이미지 태그 및 시각적 질문 답변이 포함됩니다. 이러한 애플리케이션 시나리오는 이미지 콘텐츠를 이해하고 주요 기능을 추출하는 PaliGemma의 기능을 활용한 다음 이 정보를 언어 출력으로 변환하여 사용자와의 상호 작용 또는 자동화된 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다. 이러한 유연성 덕분에 PaliGemma는 연구 개발 환경뿐만 아니라 고객 서비스, 콘텐츠 추천 시스템 등과 같은 상용 애플리케이션에도 적합합니다. 그림 PaliGemma가 할 수 있는 작업 메시지가 표시되면 그림을 사용할 수 있습니다.
    일체 포함 685 2024-06-09 09:17:06
  • LightGBM 실전 + 무작위 검색 매개변수 조정: 정확도 96.67%
    LightGBM 실전 + 무작위 검색 매개변수 조정: 정확도 96.67%
    안녕하세요 여러분, 저는 Peter입니다. LightGBM은 고전적인 기계 학습 알고리즘이며 그 배경, 원리 및 특성은 매우 연구할 가치가 있습니다. LightGBM의 알고리즘은 효율성, 확장성 및 높은 정확성과 같은 기능을 제공합니다. 이 글에서는 LightGBM의 특징과 원리, 그리고 LightGBM과 랜덤 검색 최적화를 기반으로 한 몇 가지 사례를 간략하게 소개하겠습니다. LightGBM 알고리즘 기계 학습 분야에서 GBM(Gradient Boosting Machines)은 예측 오류를 최소화하기 위해 약한 학습기(일반적으로 의사결정 트리)를 점진적으로 추가하여 강력한 모델을 구축하는 강력한 앙상블 학습 알고리즘 클래스입니다. GBM은 종종 사전 오류를 최소화하는 데 사용됩니다.
    일체 포함 782 2024-06-08 22:45:30
  • Mistral 오픈 소스 코드 모델이 왕좌를 차지했습니다! Codestral은 80개 이상의 언어로 교육하는 데 열중하고 있으며 국내 Tongyi 개발자들이 참여를 요청하고 있습니다!
    Mistral 오픈 소스 코드 모델이 왕좌를 차지했습니다! Codestral은 80개 이상의 언어로 교육하는 데 열중하고 있으며 국내 Tongyi 개발자들이 참여를 요청하고 있습니다!
    51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto)에서 제작 Mistral이 첫 번째 코드 모델 Codestral-22B를 출시했습니다! 이 모델의 놀라운 점은 많은 코드 모델이 무시하는 Swift 등을 포함하여 80개 이상의 프로그래밍 언어로 훈련되었다는 것 뿐만이 아닙니다. 그들의 속도는 정확히 동일하지 않습니다. Go 언어를 사용하여 "게시/구독" 시스템을 작성해야 합니다. 여기 GPT-4o가 출력되고 있는데 Codestral이 종이를 너무 빨리 넘겨서 보기 힘들 정도예요! 해당 모델은 출시된 지 얼마 되지 않아 아직 공개 테스트를 거치지 않았습니다. 하지만 Mistral 담당자에 따르면 Codestral은 현재 가장 성능이 좋은 오픈 소스 코드 모델입니다. 사진에 관심 있는 친구들은 다음으로 이동할 수 있습니다. - 얼굴을 안아주세요: https
    일체 포함 1278 2024-06-08 21:55:01
  • '폐쇄 루프'를 향하여 | PlanAgent: MLLM 기반 자율 주행의 폐쇄 루프 계획을 위한 새로운 SOTA!
    '폐쇄 루프'를 향하여 | PlanAgent: MLLM 기반 자율 주행의 폐쇄 루프 계획을 위한 새로운 SOTA!
    중국과학원 자동화 연구소의 심층 강화 학습 팀은 Li Auto 등과 함께 다중 모드 대형 언어 모델인 MLLM(PlanAgent)을 기반으로 자율 주행을 위한 새로운 폐쇄 루프 계획 프레임워크를 제안했습니다. 이 방법은 장면에 대한 조감도와 그래프 기반 텍스트 프롬프트를 입력으로 취하고, 다중 모드 대형 언어 모델의 다중 모드 이해 및 상식 추론 기능을 활용하여 장면 이해부터 생성까지 계층적 추론을 수행합니다. 수평 및 수직 이동 지침을 작성하고 플래너가 요구하는 지침을 추가로 생성합니다. 이 방법은 대규모의 까다로운 nuPlan 벤치마크에서 테스트되었으며 실험에서는 PlanAgent가 일반 시나리오와 롱테일 시나리오 모두에서 최첨단(SOTA) 성능을 달성하는 것으로 나타났습니다. PlanAgent는 기존의 LLM(Large Language Model) 방식과 비교하여
    일체 포함 511 2024-06-08 21:30:27
  • LLaVA를 모듈식으로 재구성하세요. 1~2개의 파일을 추가하여 구성 요소를 교체하세요. 오픈 소스 TinyLLaVA Factory가 여기에 있습니다.
    LLaVA를 모듈식으로 재구성하세요. 1~2개의 파일을 추가하여 구성 요소를 교체하세요. 오픈 소스 TinyLLaVA Factory가 여기에 있습니다.
    TinyLLaVA+ 프로젝트는 칭화대학교 전자공학과 멀티미디어 신호 및 지능형 정보 처리 연구소(MSIIP) Wu Ji 교수팀과 베이항대학교 인공지능대학원 Huang Lei 교수팀이 공동으로 개발했습니다. 칭화대학교 MSIIP 연구소는 오랫동안 지능형 의료, 자연어 처리 및 지식 발견, 다중 양식과 같은 연구 분야에 전념해 왔습니다. 베이징항공 팀은 오랫동안 딥 러닝, 다중 모드, 컴퓨터 비전과 같은 연구 분야에 전념해 왔습니다. TinyLLaVA+ 프로젝트의 목표는 언어 이해, 질문 및 답변, 대화 등 다중 모드 기능을 갖춘 소형 교차 언어 지능형 비서를 개발하는 것입니다. 프로젝트 팀은 각자의 장점을 최대한 활용하고 기술적 문제를 공동으로 극복하며 지능형 비서의 설계 및 개발을 실현할 것입니다. 이는 지능형 의료, 자연어 처리 및 지식에 대한 기회를 제공할 것입니다.
    일체 포함 594 2024-06-08 21:21:29
  • 미국은 로봇 공학 응용 분야에서 훨씬 뒤떨어져 있습니까? 15년 만에 상위 10개 대학이 '국가 로봇 로드맵'을 다시 시작했습니다.
    미국은 로봇 공학 응용 분야에서 훨씬 뒤떨어져 있습니까? 15년 만에 상위 10개 대학이 '국가 로봇 로드맵'을 다시 시작했습니다.
    로봇공학 기술은 70년의 역사를 가지고 있으며, 미국은 탄생 초기부터 이를 주도해 왔다. 미국이 처음으로 국가 로봇 로드맵을 발표한 2009년 현재, 미국의 산업 응용 분야(예: 자동차, 항공우주, 가전제품) 응용 분야는 세계 4위로 떨어졌습니다. 미국은 2015년부터 로봇 기술 도입을 지속적으로 늘려 세계 10위권을 기록했다. 아시아 로봇 시장은 미국 시장의 5~10배 규모로 성장했다. 2023년 중국은 판매된 로봇의 약 52%를 구매했으며, 이는 로봇공학이 더 이상 미국에서 국가적 우선순위가 아님을 나타냅니다. 가장 최근에는 펜실베이니아주 캘리포니아 대학교에서
    일체 포함 1142 2024-06-08 20:57:00
  • MIT의 최신 걸작: GPT-3.5를 사용하여 시계열 이상 탐지 문제 해결
    MIT의 최신 걸작: GPT-3.5를 사용하여 시계열 이상 탐지 문제 해결
    오늘은 지난 주 MIT에서 발표한 기사를 소개하고자 합니다. GPT-3.5-turbo를 사용하여 시계열 이상 탐지 문제를 해결하고, 시계열 이상 탐지에서 LLM의 효율성을 초기에 검증한 내용입니다. 전체 과정에 미세한 조정은 없으며, 이상 탐지를 위해 GPT-3.5-turbo를 직접 사용하는 것이 이 글의 핵심이다. LLM이 이상 탐지 작업을 해결하도록 하는 프롬프트 또는 파이프라인입니다. 이 작품을 자세히 소개하겠습니다. 이미지 논문 제목: Large Languagemodelscanbezero-shotanomalydete
    일체 포함 747 2024-06-08 18:09:01
  • Microsoft Build 컨퍼런스에서 Fabric, PostgreSQL 및 Cosmos DB는 AI 향상을 받았습니다.
    Microsoft Build 컨퍼런스에서 Fabric, PostgreSQL 및 Cosmos DB는 AI 향상을 받았습니다.
    Microsoft는 최근 Build 컨퍼런스에서 클라우드 데이터베이스 관리 제품을 위한 새로운 인공 지능 기능을 포함하여 약 60개의 발표를 발표했습니다. 지난해 출시된 통합 데이터 플랫폼 패브릭(Fabric)이 주요 수혜주다. 현재 미리 보기로 제공되는 워크로드 개발 키트(Workload Development Kit)를 사용하여 Fabric에서 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. FabricDataSharing은 사용자와 애플리케이션 전반에서 실시간 데이터를 처리하는 새로운 기능입니다. 여기에는 외부 소스에 저장된 데이터에 액세스하기 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스가 포함되어 있습니다. 새로운 자동화 기능(Automation)은 반복적인 작업을 단순화합니다. 전체 시스템 Fusion은 새로운 RESTfu입니다.
    일체 포함 1111 2024-06-08 17:46:24
  • 캘리포니아 대학의 최신 소식! CarDreamer: 자율 주행 알고리즘 테스트를 위한 포괄적이고 유연한 오픈 소스 플랫폼
    캘리포니아 대학의 최신 소식! CarDreamer: 자율 주행 알고리즘 테스트를 위한 포괄적이고 유연한 오픈 소스 플랫폼
    위에 작성됨 및 저자의 개인적인 이해 복잡한 실제 시나리오를 안전하게 탐색하려면 자율주행차가 다양한 도로 조건에 적응하고 미래 사건을 예측할 수 있어야 합니다. 세계 모델을 기반으로 한 강화 학습(RL)은 다양한 환경의 복잡한 역학을 학습하고 예측함으로써 이를 달성하기 위한 유망한 접근 방식으로 부상했습니다. 그러나 복잡한 운전 환경에서 이러한 알고리즘을 훈련하고 테스트하기 위한 접근 가능한 플랫폼은 현재 존재하지 않습니다. 이러한 격차를 메우기 위해 세계 모델을 기반으로 한 자율 주행 알고리즘을 개발하고 평가하기 위해 특별히 설계된 최초의 오픈 소스 학습 플랫폼인 CarDreamer가 여기에 소개되었습니다. 여기에는 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다. 1%) World Model(WM) 백본: CarDreamer는 일부를 통합합니다.
    일체 포함 1250 2024-06-08 16:57:52

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