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- Microsoft, Copilot 에이전트 출시 및 기본 소규모 언어 모델 제공
- 2022년 5월 22일 화요일 현지시간 뉴스에 따르면 마이크로소프트는 빌드 개발자 컨퍼런스에서 코파일럿(Copilot) 신규 에이전트를 공개했다. 마치 가상 직원처럼 자동으로 작업을 수행할 수 있다. 마이크로소프트는 이런 인공지능이 직원 업무를 완전히 대체하기보다는 지루한 업무 내용을 없앨 것이라고 믿고 있다. Microsoft의 Copilot은 개발자가 코드를 보다 효율적으로 작성할 수 있도록 돕기 위해 수많은 코드 라이브러리와 알고리즘을 사용하는 오픈 소스 코드 모델 GPT-3을 기반으로 개발되었습니다. 상황을 분석하고 일치하는 코드 조각을 생성하는 Copilot의 기능은 개발 속도와 품질을 크게 향상시킵니다. 그러나 Copilot의 기능은 여전히 제한적이며 인공지능을 완전히 대체할 수는 없습니다. 또한 Microsoft는 Copi도 목표로 삼고 있습니다.
- 일체 포함 483 2024-06-02 14:56:12
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- 인공지능이 수학에 혁명을 일으킬 수 있는 이유
- Editor | Cabbage Leaf "사실이라고 의심되지만 명시적인 증명이 필요한 명제인 추측을 제안하는 것은 수학자에게 신성한 영감을 주는 순간과 같습니다. 수학적 추측은 단순한 추측 그 이상입니다. 이를 공식화하려면 천재적인 조합이 필요합니다. , 직관과 경험. 심지어 수학자조차도 자신의 발견 과정을 설명하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 직관에 반하여 처음에는 이것이 기계 지능의 가장 혁신적인 영역이라고 생각합니다."영국 런던 수학 과학 연구소 소장 Thomas Fink는 말했습니다. . 2017년 런던 수리과학연구소 연구원들은 취미로 수학 데이터에 머신러닝을 적용하기 시작했습니다. 코로나19 팬데믹 속에서 그들은 단순한 인공지능(AI)을 발견했다.
- 일체 포함 701 2024-06-02 14:47:39
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- 자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
- 어제 인터뷰 도중 롱테일 관련 질문을 해본 적이 있느냐는 질문을 받아서 간략하게 요약해볼까 생각했습니다. 자율주행의 롱테일 문제는 자율주행차의 엣지 케이스, 즉 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오를 말한다. 인지된 롱테일 문제는 현재 단일 차량 지능형 자율주행차의 운영 설계 영역을 제한하는 주요 이유 중 하나입니다. 자율주행의 기본 아키텍처와 대부분의 기술적인 문제는 해결되었으며, 나머지 5%의 롱테일 문제는 점차 자율주행 발전을 제한하는 핵심이 되었습니다. 이러한 문제에는 다양한 단편적인 시나리오, 극단적인 상황, 예측할 수 없는 인간 행동이 포함됩니다. 자율 주행에서 엣지 시나리오의 "롱테일"은 자율주행차(AV)의 엣지 케이스를 의미하며 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오입니다. 이런 희귀한 사건
- 일체 포함 1621 2024-06-02 14:44:00
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- IBM, 오픈 소스 커뮤니티에 Granite AI 모델 출시
- IBM Research는 최근 고급 AI 도구를 민주화하고 산업 전반에 걸쳐 코드가 작성, 유지 관리 및 개발되는 방식에 대한 포괄적인 변화를 촉진하는 것을 목표로 Granite 코딩 기본 모델이 오픈 소스라고 발표했습니다. 이러한 움직임을 통해 개발자는 AI 모델을 보다 효율적으로 생성, 최적화 및 배포할 수 있어 인공지능 기술의 적용이 가속화될 것입니다. Granite는 강력한 기능을 갖춘 IBM 연구소에서 개발한 고급 AI 프로그래밍 도구입니다. 개방형 표준 IBM Granite 코딩 모델을 기반으로 하는 수준은 무엇입니까? Granite는 코딩 프로세스를 단순화하려는 IBM의 야망에서 시작되었습니다. IBM은 소프트웨어 개발에 내재된 복잡성과 빠른 개발 요구 사항을 인식한 후 강력한 과학 연구 역량을 사용하여 다음을 목표로 하는 AI 기반 도구 세트를 구축했습니다.
- 일체 포함 868 2024-06-02 13:46:40
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- 크라우드소싱을 플레이하는 새로운 방법! 벤치마크 테스트는 나쁜 학생과 상위 학생을 엄격하게 구분하기 위해 LLM Arena에서 탄생했습니다.
- 대형 모델 순위에서는 어느 회사가 더 강한가요? LLM 아레나도 시청하세요~ 현재 총 90명의 LLM이 전투에 참여했으며, 총 사용자 투표 수가 770,000을 넘었습니다. Picture 그러나 네티즌들이 신모델이 순위권에 뛰어들고 구형 모델이 위엄을 잃어가고 있다고 조롱하는 가운데, 렌지아 아레나를 운영하는 조직인 LMSYS는 조용히 결과의 전환을 완료했습니다: 실제 전투에서 탄생한 가장 설득력 있는 벤치마크 테스트—— Arena -딱딱한. 그림 Arena-Hard가 입증한 네 가지 장점은 바로 현재 LLM 벤치마크에 가장 필요한 것입니다. - 분리성(87.4%)은 MT-bench(22.6%)보다 훨씬 우수합니다. - ChatbotArena 유사점에서 89.1%에 도달하여 최고 등급을 받았습니다. 주행속도, 저렴한 가격
- 일체 포함 463 2024-06-02 13:21:08
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- 알고리즘 문서 2,500페이지 유출! 검색역사상 가장 강력한 블랙박스가 노출됐다. 구글은 또 뒤집히고 업그레이드될 것인가?
- 작성자: Noah | 51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto) Google은 다소 좋지 않은 한 해를 보내고 있습니다. 지난 이틀 동안 검색 엔진은 종종 매우 부정확한 검색 결과를 제공하는 "AI 개요" 기능에 대한 정보를 제공했습니다. 예를 들어 치즈가 피자에서 미끄러지는 것을 방지하기 위해 사용자에게 접착제를 사용하라고 터무니없이 제안하는 경우가 있었습니다. 이에 대해 피차이 CEO 역시 이것이 대형 언어 모델의 착각에 의한 것이라는 점을 인정해야 했으며, 현재로서는 해결책이 없다. Google 검색 엔진의 내부 문서가 최근 유출되어 처음으로 대중에게 이 문서가 어떻게 작동하는지 보여줄 수 있습니다. 이 기사는 여기에서 처음 게시되었습니다. Google은 아직 유출에 대한 공식적인 답변을 발표하지 않았으며 문서의 진위 여부에 대해 이의를 제기하지 않았습니다. 오랫동안 Google은
- 일체 포함 836 2024-06-02 12:21:35
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- Goose Factory는 AI 번역 회사를 설립했습니다. 온라인 소설을 전문으로 하고 언어 스타일을 자동으로 조정하며 실제 사람과 GPT-4 모두 잘 읽을 수 있습니다.
- 구스팩토리는 150명 이상의 직원으로 구성된 '번역 회사'를 설립했습니다. 사장부터 직원까지 모두 AI 에이전트입니다! 주요 사업은 온라인 소설 번역으로, 평가에 참여한 독자들은 번역이 실제 사람의 번역보다 낫다고 생각합니다. 그리고 실제 사람을 고용하는 것과 비교해 문학 작품을 번역하는 데에는 비용이 거의 80배 정도 절감됩니다. 각 직위에 30명의 직원이 있는 ATransAgents는 언어, 장르 및 대상 고객에 따라 다양한 번역 스타일을 적용할 수 있습니다. 전통적인 번역에 비해 결과 번역은 더 유연하고 다양하며, 대상 언어의 표현 습관에 더 부합하고, 더 문학적입니다. 따라서 TransAgents는 유사성 기반 자동 평가에서 '실패'했음에도 불구하고 독자와 전문가로부터 큰 호평을 받았습니다. 그래서
- 일체 포함 530 2024-06-02 12:09:21
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- AI 코딩, 꼭 필요한 것인가, 아니면 기믹인가?
- 게스트 | Xu Xiaoqiang 작성 | 제작: Li Meihan | 51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto) 생성형 AI가 인기를 얻은 이후 AI는 프로그래머 역할에 어려움을 겪고 있는 것 같습니다. 거의 가끔씩 AI 프로그래밍 도구가 프로그래머를 대체할 수 있는지에 대한 주제가 다시 논의됩니다. AI 프로그래밍으로 인해 촉발된 열띤 토론은 사람들을 혼란스럽게 만듭니다. 이것이 프로그래밍 분야의 생산성 혁명을 촉발할 수 있을까요? 아니면 또 다른 과장된 스턴트인가요? AI 프로그래밍 덕분에 Baidu는 인간 효율성을 10% 향상시켰으며, 오늘날 엔지니어가 제출한 새로운 코드 중 27%가 AI에 의해 생성되었습니다. 이 답변의 선구자는 이 답변을 탐구하는 주요 제조업체입니다. 하지만 저는 바이두 코메이트의 설계자이자 이 제품의 창시자이기도 합니다.
- 일체 포함 1167 2024-06-02 10:15:47
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- 다양한 형태와 작업에 적응하는 가장 강력한 오픈소스 로봇 학습 시스템 'Octopus' 탄생
- 로봇 학습과 관련하여 일반적인 접근 방식은 특정 로봇 및 작업과 관련된 데이터 세트를 수집한 다음 이를 사용하여 정책을 교육하는 것입니다. 그러나 이 방법을 사용하여 처음부터 학습하는 경우 각 작업마다 충분한 데이터를 수집해야 하며 결과 정책의 일반화 능력이 일반적으로 좋지 않습니다. “원칙적으로 다른 로봇과 작업에서 수집된 경험은 모델이 다양한 로봇 제어 문제를 볼 수 있도록 가능한 솔루션을 제공할 수 있으며, 이러한 문제는 일반 모델의 경우에도 로봇의 일반화 능력과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 자연어와 컴퓨터 비전 작업을 처리할 수 있는 로봇이 등장했지만, '범용 로봇 모델'을 구축하는 것은 여전히 어렵다.
- 일체 포함 896 2024-06-02 10:04:53
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- 작은 언어 모델이 AI 세계에서 차세대 대세인 이유는 무엇입니까?
- 번역가 | Bugatti 리뷰 | Chonglou AI 분야에서 거대 기술 기업들은 점점 더 큰 언어 모델을 구축하기 위해 경쟁해 왔으며 이제 작은 것이 크다는 놀라운 새로운 추세가 나타났습니다. LLM(대형 언어 모델)의 진행이 정체 조짐을 보이면서 연구원과 개발자는 SLM(소규모 언어 모델)에 점점 더 관심을 돌리고 있습니다. 이 작고 효율적이며 적응력이 뛰어난 AI 모델은 "더 클수록 좋다"는 개념에 도전하고 AI 개발에 접근하는 방식을 바꿀 것을 약속합니다. LLM이 정체되기 시작했나요? 최근 발표된 Vellum과 HuggingFace의 성과 비교 결과를 보면 LLM 간 성과 격차가 빠르게 줄어들고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 경향은 객관식 문제, 추론, 수학 문제 등 특정 작업에서 뚜렷이 나타납니다.
- 일체 포함 1213 2024-06-01 22:35:35
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- 데이터가 많을수록 좋나요, 아니면 품질이 높을수록 좋을까요? 이 연구는 귀하의 선택에 도움이 될 수 있습니다
- 기본 모델을 확장한다는 것은 사전 학습을 위해 더 많은 데이터, 계산 및 매개변수를 사용하는 것을 의미하며, 이는 단순히 "규모 확장"입니다. 모델을 직접 확장하는 것은 간단하고 투박해 보이지만 실제로는 기계 학습 커뮤니티에 뛰어난 모델을 많이 가져왔습니다. 이전의 많은 연구에서는 신경경제적 모델의 규모를 확장하는 관행이 인정되었습니다. 이러한 관점은 신경 확장 법칙으로도 알려져 있습니다. 그러나 모델 크기가 커지면 컴퓨팅 리소스가 집중적으로 소모됩니다. 이는 더 큰 모델에는 프로세서와 메모리를 포함하여 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요하다는 것을 의미합니다. 이는 많은 실제 애플리케이션, 특히 리소스가 제한된 장치에서는 실현 가능하지 않습니다. 그래서 연구자들은 시작했다.
- 일체 포함 1237 2024-06-01 22:09:19
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- MLP를 대체하는 KAN은 오픈소스 프로젝트를 통해 컨볼루션으로 확장되었습니다.
- 이달 초 MIT와 기타 기관의 연구자들은 MLP에 대한 매우 유망한 대안인 KAN을 제안했습니다. KAN은 정확성과 해석성 측면에서 MLP보다 뛰어납니다. 그리고 매우 적은 수의 매개변수로 더 많은 수의 매개변수를 사용하여 실행되는 MLP보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 예를 들어 저자는 KAN을 사용하여 더 작은 네트워크와 더 높은 수준의 자동화로 DeepMind의 결과를 재현했다고 밝혔습니다. 구체적으로 DeepMind의 MLP에는 약 300,000개의 매개변수가 있는 반면 KAN에는 약 200개의 매개변수만 있습니다. KAN은 MLP와 같이 강력한 수학적 기반을 가지고 있으며, KAN은 Kolmogorov-Arnold 표현 정리를 기반으로 합니다. 아래 그림과 같이 KAN은
- 일체 포함 1215 2024-06-01 22:03:37
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- 정확한 객체 감지를 위한 다중 그리드 중복 경계 상자 주석
- 1. 서론 현재 주요 객체 검출기는 Deep CNN의 용도 변경된 백본 분류기 네트워크를 기반으로 하는 2단계 또는 단일 단계 네트워크입니다. YOLOv3은 입력 이미지를 수신하고 이를 동일한 크기의 그리드 매트릭스로 나누는 잘 알려진 최첨단 단일 스테이지 검출기 중 하나입니다. 표적 중심이 있는 그리드 셀은 특정 표적을 탐지하는 역할을 담당합니다. 오늘 제가 공유하는 것은 정확한 딱 맞는 경계 상자 예측을 달성하기 위해 각 대상에 여러 그리드를 할당하는 새로운 수학적 방법입니다. 연구원들은 또한 표적 탐지를 위한 효과적인 오프라인 복사-붙여넣기 데이터 향상 기능을 제안했습니다. 새로 제안된 방법은 현재의 일부 최첨단 객체 감지기보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하며 더 나은 성능을 약속합니다. 2. 배경 타겟 탐지 네트워크는 다음을 사용하도록 설계되었습니다.
- 일체 포함 873 2024-06-01 21:46:08
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- Kimi + Coze (coze)는 훌륭한 콤보입니다. GPT-4o를 만들고 싶습니다.
- 안녕하세요 여러분 라오두입니다. 국내 대형 모델 중에서는 키미의 활약이 매우 좋습니다. 다행히 코즈 플랫폼은 키미 대형 모델을 지원한다. Button은 에이전트 인텔리전스를 구축하기 위한 플랫폼입니다. 오늘은 Kimi+ Button을 사용하여 GPT-4o 효과가 있는 에이전트를 만들어 보겠습니다. 먼저 Kouzi 홈페이지에서 "Create Bot"을 클릭하세요. Bot은 실제로 Agent입니다. 여기 사진에서 선택한 Moonshot 시리즈 모델은 Kimi 대형 모델입니다. 사진의 나머지 하이라이트는 "플러그인"입니다. Coze는 대형 플러그인과 결합할 수 있는 매우 풍부한 플러그인 세트를 제공합니다. 많은 복잡한 기능을 완성하는 모델입니다. 예를 들어 시각 능력과 같은 몇 가지 예를 들어 보겠습니다. 대형 모델이 사진을 생성하고 볼 수 있도록 플러그인을 추가하세요.
- 일체 포함 1225 2024-06-01 20:23:12
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- 경로 계획 개요: 샘플링, 검색, 최적화를 기반으로 모든 작업이 완료되었습니다!
- 1 의사결정 제어 및 동작 계획 개요 현재 의사결정 제어 방법은 순차 계획, 행동 인식 계획, 엔드투엔드 계획의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 순차적 계획: 가장 전통적인 방법인 인식, 의사결정 및 제어의 세 부분은 상대적으로 명확합니다. 행동 인식 계획: 첫 번째 방법과 비교할 때 가장 중요한 점은 인간-기계 공동 운전, 차량-도로의 도입입니다. 외부 동적 환경의 협업 및 차량 위험 예측 엔드투엔드 계획: DL 및 DRL 기술은 이미지, 핸들 모서리 등과 같은 감각 정보를 얻기 위해 대량의 데이터 교육을 사용합니다.
- 일체 포함 1278 2024-06-01 20:12:48