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- 제1회 AI 수학 올림피아드 대회 계획 발표: 우승 4개 팀 모두 국내 모델 DeepSeekMath 선택
- AI 수학 올림피아드 우승 모델이 출시되었습니다! 며칠 전, 명단 발표와 함께 세계 최초 AI 수학올림피아드(AIMO)의 진행상 수상을 두고 많은 논의가 있었습니다. 이번 대회에서는 총 5개 팀이 우승을 차지했으며, Numina 팀이 1위, CMU_MATH 팀이 2위, Afterexams 팀이 3위, Codeinter 팀과 Conor#2 팀이 각각 4위와 5위를 차지했습니다. 이미지 출처: https://www.kaggle.com/c/ai-mathematical-olympiad-prize/leaderboard 이 결과는 한때 Tao Zhexuan을 놀라게 했습니다. 당시에는 공식 수상자 명단만 발표됐다.
- 일체 포함 991 2024-07-16 18:14:57
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- 인기 GPT 경험 보고서: 독점 GPT 만들기, 코드를 이해하지 못하는 사람들을 위한 봄이 옵니다
- AI 에이전트에 더 가까워집니다. OpenAI의 개발자 컨퍼런스가 물에 닿는 돌과 같다면, 끝나면 파문이 사방으로 퍼집니다. GPT는 통합에서 한 단계 더 발전하여 단계별로 호출할 필요가 없을 뿐만 아니라 누구나 개발할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다. 코딩을 모르거나 컴퓨터 관련 기본적인 지식이 있어도 쉽게 만들 수 있습니다. 공식 블로그 : https://openai.com/blog/introducing-gpts 우리는 AI의 궁극적인 상상인 'AI 지능형 에이전트'에서 멀지 않은 것 같습니다. 이 단어의 정의는 아직 모호하지만 대략적으로 목표를 부여받은 후 독립적으로 목표를 달성할 수 있는 자율적인 AI 프로그램을 의미합니다. 지난 몇 달 동안 이런 일이 있었습니다.
- 일체 포함 474 2024-07-16 17:23:42
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- DeepMind, 양자 화학 계산을 위한 신경망 변형 Monte Carlo 개발
- 편집자 | 그러나 양전자-분자 복합체의 바닥 상태 특성에 대한 양자 화학적 계산은 어렵습니다. DeepMind와 Imperial College London의 연구원들은 최근 개발된 기본 세트에 의존하지 않는 Fermionic Neural Network(FermiNet) 파동 함수를 사용하여 이 문제를 해결합니다. FermiNet은 다양한 정성적 양전자 결합 특성을 지닌 다양한 원자 및 소분자에서 매우 정밀하고 경우에 따라 최첨단의 기저 상태 에너지를 생성하는 것으로 밝혀졌습니다. 연구자들은 도전적인 비극성 벤젠 분자의 결합 에너지를 계산했으며 이것이 실험 값과 높은 일치를 발견했습니다.
- 일체 포함 520 2024-07-16 15:26:30
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- Llama 분자 삽입이 GPT보다 낫습니다. LLM이 분자를 이해할 수 있습니까? Meta는 이번 라운드에서 OpenAI를 이겼습니다.
- Editor | Radish Skin OpenAI의 GPT 및 MetaAI의 Llama와 같은 대형 언어 모델(LLM)은 화학정보학 분야, 특히 SMILES(간소화된 분자 입력 라인 입력 시스템) 이해 분야에서 잠재력이 점점 더 인정받고 있습니다. 이러한 LLM은 SMILES 문자열을 벡터 표현으로 디코딩할 수도 있습니다. 캐나다 윈저 대학교(University of Windsor)의 연구원들은 분자 특성 예측과 약물-약물 상호 작용 예측이라는 두 가지 주요 응용 분야에 중점을 두고 다운스트림 작업에 SMILES 문자열을 삽입하기 위해 사전 훈련된 SMILES 모델과 GPT 및 Llama의 성능을 비교했습니다. 이 연구에서는 "Canlarge언어mod"를 사용합니다.
- 일체 포함 653 2024-07-16 13:33:18
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- 처음으로 언어의 신경 활성화가 세포 수준에 국한되었습니다.
- 현재까지 단어 의미를 인코딩하는 뉴런의 최고 해상도 지도가 여기에 있습니다. 1. 인간은 언어를 통해 풍부하고 미묘한 의미에 접근할 수 있으며, 이는 인간 의사소통에 매우 중요합니다. 언어와 의미 처리를 지원하는 뇌 영역에 대한 이해가 증가하고 있음에도 불구하고 세포 수준의 신경 의미 론적 파생에 대해서는 아직 알려지지 않은 부분이 많이 남아 있습니다. 최근 네이처(Nature) 저널에 발표된 연구 논문은 자연적인 음성 처리 과정에서 뉴런의 활동을 추적함으로써 단일 뉴런에 의한 의미 정보의 미세한 피질 표현을 발견했습니다. 논문 제목은 "단일 셀 해상도에서 언어 이해를 위한 의미론적 인코딩"입니다. 1. 논문 주소 : https://www.nature.com/articles/s41586-024-07643-
- 일체 포함 856 2024-07-16 12:12:59
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- 학자 E Weinan이 새로운 작업을 이끌고 있습니다. 대형 모델에는 RAG 및 매개변수 저장 기능뿐 아니라 세 번째 종류의 메모리도 있습니다.
- 2.4B Memory3은 더 큰 LLM 및 RAG 모델보다 더 나은 성능을 달성합니다. 최근 몇 년 동안 LLM(대형 언어 모델)은 뛰어난 성능으로 인해 전례 없는 주목을 받았습니다. 그러나 LLM의 학습 및 추론 비용은 높으며, 사람들은 다양한 최적화 방법을 통해 비용을 줄이려고 노력해 왔습니다. 이 기사에서 상하이 알고리즘 혁신 연구소(Shanghai Algorithm Innovation Research Institute), 북경 대학교 및 기타 기관의 연구자들은 인간 두뇌의 메모리 계층 구조에서 영감을 얻었으며 LLM에 명시적 메모리(모델 매개변수 및 RAG보다 저렴한 메모리 형식)를 장착하여 이 문제를 줄였습니다. 비용. 개념적으로 LLM은 대부분의 지식이 명시적 메모리로 외부화되므로 더 작은 매개변수 크기, 교육 비용 및 추론 비용을 누릴 수 있습니다. 논문 주소: https:
- 일체 포함 579 2024-07-16 11:57:51
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- Peking University의 구체화된 지능 팀은 인간의 요구 사항을 조정하고 로봇을 보다 효율적으로 만들기 위해 수요 중심 탐색을 제안합니다.
- 로봇이 귀하의 요구 사항을 이해하고 이를 충족시키기 위해 열심히 노력할 수 있다면 정말 멋지지 않을까요? 로봇의 도움을 받으려면 일반적으로 더 정확한 명령을 내려야 하지만 명령의 실제 구현은 이상적이지 않을 수 있습니다. 실제 환경을 고려하면 로봇이 특정 항목을 찾도록 요청하면 해당 항목이 현재 환경에 실제로 존재하지 않을 수 있으며 로봇이 해당 항목을 찾을 수 없지만 환경에 관련된 다른 항목이 있을 수 있습니다. 요청한 항목이 유사한 기능을 갖고 있으며 사용자의 요구 사항도 충족할 수 있습니까? 이는 "요구사항"을 작업 지침으로 사용하면 얻을 수 있는 이점입니다. 최근 북경대학교 Dong Hao 팀은 수요 중심 탐색이라는 새로운 탐색 작업을 제안했습니다.
- 일체 포함 1098 2024-07-16 11:27:39
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- 배후의 거대 기업이 산업용 AI를 다음 단계로 발전시키고 있습니다.
- 산업용 AI에는 새로운 왕이 없습니다. 밝지만 화려하지는 않으며, 물은 고요하고 깊게 흐릅니다. 생성 AI가 오늘날 화두의 왕이라고 말하면 누구도 반대하지 않을 것입니다. 몇 마디의 간단한 말로 병마용이 '부활'되어 진 오페라를 부를 수 있고, 트럼프가 토크쇼에 출연할 수도 있습니다. 감성적 가치가 가득 차면, 말만으로 원하는 것을 만들어낼 수 있다는 등, 더 멋있는 일을 감히 상상해보실 수 있나요? AI는 영상을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 물리적 법칙을 따르는 몰입도가 높고 시뮬레이션 수준이 높은 가상 공간을 구축할 수 있습니다. 명령을 입력하려면 자연스러운 음성만 필요하며 이를 전문적인 산업 언어로 변환한 후 지능에게 전달할 수 있습니다. 실제 공장의 화학 생산 라인이 "실제"가 됩니다. 당신은 당신의 말만으로 원하는 것을 만들 수 있다는 것을 감히 상상하십니까? 이렇게 놀라운 미래는 멀리 있는 것처럼 보일 수도 있지만, 지멘스의 묘사에 따르면 그것은 더 이상 공중에 있지 않습니다.
- 일체 포함 1166 2024-07-16 09:50:46
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- 북경대학교가 새로운 다중 모드 로봇 모델을 출시했습니다! 일반 및 로봇 시나리오에 대한 효율적인 추론 및 운영
- 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 기사는 HMILab에 의해 작성되었습니다. HMILab은 북경대학교 영상 및 시각 기술 공학 연구 센터와 멀티미디어 정보 처리 국가 핵심 연구소의 두 가지 주요 플랫폼을 기반으로 오랫동안 기계 학습, 다중 모드 학습 및 구체화된 지능 분야의 연구에 참여해 왔습니다. 이 작품은 No.
- 일체 포함 432 2024-07-16 03:51:40
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- ICML 2024 높은 점수를 받은 논문 | 0차 최적화 프로그램으로 대형 모델을 미세 조정하고 메모리를 대폭 줄였습니다.
- 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 공동 제1저자 소개: Zhang Yihua: Sijia 교수 지도 하에 미시간 주립 대학교 컴퓨터 과학과 3년차 박사 과정 학생 Liu의 주요 연구 방향은 대형 모델의 보안, 개인 정보 보호 및 효율성입니다. 리핑지(Li Pingzhi): 중국 과학기술대학교를 졸업하고 앞으로
- 일체 포함 982 2024-07-16 03:17:30
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- AlphaFold에 필적하는 정확도로 EPFL의 AI 방법은 서열의 단백질 상호 작용을 일치시킵니다.
- 1. 단백질 상호 작용의 중요성 단백질은 생명의 구성 요소이며 거의 모든 생물학적 과정에 참여합니다. 단백질이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것은 세포 기능의 복잡성을 설명하는 데 중요합니다. 2. 새로운 방법: 상호작용하는 단백질 서열의 짝짓기 EPFL(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 Anne-Florence Bitbol 팀은 상호작용하는 단백질 서열을 짝짓는 방법을 제안했습니다. 이 방법은 다중 서열 정렬에 대해 훈련된 단백질 언어 모델의 힘을 활용합니다. 3. 방법의 장점 이 방법은 작은 데이터 세트에 대해 잘 수행되며 지도 방법을 통해 단백질 복합체의 구조 예측을 향상시킬 수 있습니다. 4. 연구결과는 'PairinginteractingProtein'이라는 제목으로 출판되었습니다.
- 일체 포함 858 2024-07-16 01:18:30
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- 12년 전 딥러닝을 시작한 Karpathy는 AlexNet 시대의 추억의 물결을 일으켰고 LeCun, Goodfellow 등은 모두 끝났습니다.
- 2012년 AlexNet이 시작한 딥러닝 혁명 이후 어느덧 12년이 지났습니다. 이제 우리도 대형모델 시대에 접어들었습니다. 최근, 유명한 AI 연구 과학자인 Andrej Karpathy의 게시물은 딥 러닝 혁명의 물결에 참여한 많은 거물들을 추억에 빠지게 만들었습니다. Turing Award 수상자 Yann LeCun부터 GAN의 아버지 Ian Goodfellow까지 모두가 과거를 회상했습니다. 현재 해당 게시물의 조회수는 630,000회 이상입니다. 게시물에서 Karpathy는 다음과 같이 언급했습니다. 흥미로운 사실은 많은 사람들이 2012년 ImageNet/AlexNet의 순간과 그것이 시작된 딥 러닝 혁명에 대해 들어봤을 것이라는 것입니다. 그러나 소수일 수 있습니다.
- 일체 포함 1062 2024-07-16 01:08:30
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- 단백질과 모든 살아있는 분자의 상호 작용과 구조를 이전보다 훨씬 더 정확하게 예측하는 AlphaFold 3 출시
- Editor | Radish Skin 2021년 강력한 AlphaFold2가 출시된 이후 과학자들은 단백질 구조 예측 모델을 사용하여 세포 내 다양한 단백질 구조를 매핑하고 약물을 발견하며 알려진 모든 단백질 상호 작용에 대한 "우주 지도"를 그려 왔습니다. 방금 Google DeepMind는 단백질, 핵산, 소분자, 이온 및 변형된 잔기를 포함한 복합체에 대한 결합 구조 예측을 수행할 수 있는 AlphaFold3 모델을 출시했습니다. AlphaFold3의 정확도는 과거의 많은 전용 도구(단백질-리간드 상호작용, 단백질-핵산 상호작용, 항체-항원 예측)에 비해 크게 향상되었습니다. 이는 단일 통합 딥러닝 프레임워크 내에서 다음을 달성할 수 있음을 보여줍니다.
- 일체 포함 509 2024-07-16 00:08:11
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- 최신 AI 음성 모델의 실제 테스트: Trump와 Ding Zhen에게 텅 트위스터가 가짜라고 말할 수 있지만 문장이 조각난 것이라고 말하도록 요청합니다.
- Machine Power Report 편집자: 이 새로운 AI 음성 모델 FishSpeech인 Yang Wen은 음성 소리를 모방합니다. 최근 AI 보이스트랙이 갑자기 활기를 띠게 됐다. 한 달여 전부터 '오픈소스 음성 TTS의 천장 수준'으로 알려진 ChatTTS가 인기를 끌었습니다. 얼마나 인기가 있나요? 단 3일 만에 GitHub에서 9.2kStar 트래픽을 수집했으며, GitHub Trending 목록에서 한때 1위를 차지했으며 계속해서 목록을 장악하고 있습니다. 얼마 지나지 않아 바이트는 "자연스럽고 실제적인 음성 생성"이라는 동일한 슬로건으로 유사한 프로젝트인 Seed-TTS를 시작했습니다. 지난 며칠 동안 FishSpeech라는 새로운 플레이어가 이 트랙에 참가했습니다. 150,000시간의 데이터 교육 후에 모델이 능숙해 졌다고 보고되었습니다.
- 일체 포함 469 2024-07-15 20:44:38
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- 누구나 신속한 엔지니어가 될 수 있습니다! Claude의 새로운 기능: 한 번의 클릭으로 프롬프트 생성, 테스트 및 평가
- 프롬프트 작성 방법을 모르신다면 확인해 보세요. AI 애플리케이션을 구축할 때 신속한 품질은 결과에 큰 영향을 미칩니다. 그러나 고품질 프롬프트를 생성하는 것은 어려운 일이며 연구자는 대규모 언어 모델에 대한 응용 프로그램 요구 사항과 전문 지식에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 개발 속도를 높이고 결과를 개선하기 위해 AI 스타트업 Anthropic은 사용자가 고품질 프롬프트를 더 쉽게 만들 수 있도록 이 프로세스를 간소화했습니다. 특히 연구원들은 프롬프트를 생성, 테스트 및 평가하기 위해 AnthropicConsole에 새로운 기능을 추가했습니다. 인류 프롬프트 엔지니어 Alex Albert는 다음과 같이 말했습니다: 이것은 지난 몇 주 동안 그들이 쏟은 많은 작업의 결과이며 이제 C
- 일체 포함 638 2024-07-15 20:13:31