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  • 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 560 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 1016 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 1144 2024-06-08 16:57:52
  • 2024 지능형 소스 회의 의제 공개丨 생성 모델
    2024 지능형 소스 회의 의제 공개丨 생성 모델
    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. 베이징 Zhiyuan 컨퍼런스 카운트다운: 11일간의 생성 모델 포럼 | 6월 15일 오후 생성 기능 모델링은 인공 지능의 기본 패러다임 중 하나이며 일반 인공 지능을 향한 중요한 단계입니다. 생성 모델링 방법의 급속한 발전과 모델 규모의 급속한 성장에 따라 자기회귀 모델과 확산 확률 모델(예: GPT 시리즈, Sora, StableD)로 대표되는 생성 인공지능
    일체 포함 541 2024-06-08 16:08:31
  • AI 스타트업들이 집단적으로 OpenAI로 직무를 전환했고, Ilya가 떠난 후 보안팀이 재편성되었습니다!
    AI 스타트업들이 집단적으로 OpenAI로 직무를 전환했고, Ilya가 떠난 후 보안팀이 재편성되었습니다!
    지난주 내부 사퇴와 외부 비판의 물결 속에서 OpenAI는 대내외적 난관에 봉착했다. - 미망인 여동생의 침해로 글로벌 열띤 논의가 촉발됐다. - '대군주 조항'에 서명한 직원들이 잇달아 폭로됐다. - 네티즌들은 울트라맨의 '' 일곱 가지 대죄" ” 소문 파기: Vox가 입수한 유출된 정보와 문서에 따르면 Altman을 포함한 OpenAI의 고위 경영진은 이러한 지분 회수 조항을 잘 알고 있었고 이에 서명했습니다. 또한 OpenAI가 직면한 심각하고 시급한 문제인 AI 보안이 있습니다. 최근 가장 눈에 띄는 직원 2명을 포함해 보안 관련 직원 5명이 퇴사하고, '슈퍼얼라인먼트' 팀이 해체되면서 OpenAI의 보안 문제가 다시 한 번 주목을 받고 있다. 포춘지는 OpenA가
    일체 포함 1005 2024-06-08 13:00:10
  • CVPR\'24 Oral | 순수 희소 포인트 클라우드 탐지기 SAFDNet의 과거와 현재를 살펴보세요!
    CVPR\'24 Oral | 순수 희소 포인트 클라우드 탐지기 SAFDNet의 과거와 현재를 살펴보세요!
    위에 작성됨 & 저자의 개인적 이해는 3D 포인트 클라우드 객체 감지가 자율 주행 인식에 중요하다는 것입니다. 희박한 포인트 클라우드 데이터에서 특징 표현을 효율적으로 학습하는 방법은 3D 포인트 클라우드 객체 감지 분야의 핵심 과제입니다. 이 기사에서는 NeurIPS2023 팀이 발표한 HEDNet과 CVPR2024의 SAFDNet을 소개합니다. HEDNet은 기존 희소 합성곱 신경망이 장거리 기능 간의 종속성을 포착하기 어려운 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 반면 SAFDNet은 순수 네트워크입니다. HEDNet 기반의 희소 포인트 클라우드 탐지기입니다. 포인트 클라우드 객체 감지에서 기존 방법은 종종 손으로 디자인한 특징 추출기에 의존하는데, 이는 희소 포인트 클라우드 데이터를 처리할 때 효율성이 제한적입니다. 최근에는 이를 기반으로
    일체 포함 616 2024-06-08 12:25:22
  • Tencent Hunyuan, 오픈 소스 가속 라이브러리 출시로 이미지 생성 시간 75% 단축
    Tencent Hunyuan, 오픈 소스 가속 라이브러리 출시로 이미지 생성 시간 75% 단축
    6월 8일, Tencent는 그래프 생성을 위한 Tencent의 Hunyuan 텍스트 생성 오픈 소스 대형 모델(Hunyuan DiT 모델이라고 함)용 가속 라이브러리를 출시했습니다. 이는 추론 효율성을 크게 향상시키고 그래프 생성 시간을 75% 단축합니다. Hunyuan DiT 모델 사용에 대한 임계값도 크게 낮아졌습니다. 사용자는 ComfyUI의 그래픽 인터페이스를 기반으로 Tencent Hunyuan Wensheng 그래프 모델 기능을 사용할 수 있습니다. 동시에 Hunyuan DiT 모델은 HuggingFaceDiffusers 일반 모델 라이브러리에 배포되었습니다. 사용자는 원본 코드 라이브러리를 다운로드하지 않고도 단 3줄의 코드만으로 Hunyuan DiT 모델을 호출할 수 있습니다. 이전에 Tencent는 Hunyuan 텍스트 생성 모델이 완전히 업그레이드되고 오픈 소스화되었으며 기업 및 개인 개발자가 무료로 상업적으로 사용할 수 있다고 발표했습니다. 이는 업계 최초의 오픈 소스 중국어 기반 DiT 아키텍처 텍스트 생성 다이어그램입니다.
    일체 포함 1150 2024-06-08 12:12:11
  • 38만 단어 동시 입력 지원! Tencent Hunyuan은 Tencent Cloud를 통해 기업 및 개인 개발자에게 공개되는 256,000개의 긴 기사 모델을 출시합니다.
    38만 단어 동시 입력 지원! Tencent Hunyuan은 Tencent Cloud를 통해 기업 및 개인 개발자에게 공개되는 256,000개의 긴 기사 모델을 출시합니다.
    AI 대형모델 기술은 고품질 생산성 개발을 촉진하는 핵심 원동력이 되고 있으며, 수천개 산업과의 통합에서 중요한 역할을 하고 있다. Tencent의 Hunyuan 대형 모델은 혼합 전문가 모델(MoE) 구조를 채택하여 모델을 수조 개의 매개변수 규모로 확장하고 추론 비용을 낮추는 동시에 예측 성능을 향상시키기 위해 '브레인' 용량을 늘렸습니다. 일반 모델로서 Tencent Hunyuan은 중국어 성능, 특히 텍스트 생성, 수학적 논리 및 다중 회전 대화 분야에서 업계를 선도하고 있습니다. 최근 Tencent Hunyuan Large Model은 256k 긴 텍스트 모델을 공식 출시하고 Tencent Cloud를 통해 대다수 기업과 개인 개발자에게 공개하여 더 광범위한 혁신과 애플리케이션을 지원합니다. Tencent Hunyuan 256k 모델 버전은 380,000자 이상의 매우 긴 텍스트를 처리할 수 있습니다.
    일체 포함 426 2024-06-08 11:11:19
  • IEEE ICWS의 첫 번째 지능형 서비스 감독 워크숍이 이제 제출을 모집하고 있습니다!
    IEEE ICWS의 첫 번째 지능형 서비스 감독 워크숍이 이제 제출을 모집하고 있습니다!
    IEEE 국제 월드 와이드 웹 컨퍼런스인 IEEEICWS(IEEE International Conference on Web Services)가 2024년 7월 7일부터 13일까지 중국 심천에서 개최됩니다! ICWS는 네트워크 기반 서비스의 최신 기술 및 사례에 대한 최신 기본 진행 상황을 교환하고, 새로운 연구 주제를 식별하며, 네트워크 기반 서비스의 미래를 정의하는 것을 목표로 하는 CCF-B 국제 포럼입니다. SRG는 스마트 서비스 감독에 초점을 맞춘 IEEEICWS의 첫 번째 워크숍입니다. 제출 링크: https://icws.conferences.computer.org/2024/srg-workshop/SRG 소개 번호
    일체 포함 368 2024-06-08 09:14:09
  • 일반 인공지능이란? 당신은 알고 있나요?
    일반 인공지능이란? 당신은 알고 있나요?
    그림 그림 그림 그림 그림 영어 ArtificialNarrowIntelligence에 해당하는 좁은 인공지능(ANI)을 작업별 인공지능이라고도 합니다. 지능형 기술은 지능형 운전, 얼굴 인식, AlphaGo, AI 페인팅, 자연어 모델 등과 같은 다양한 특정 작업을 완료하는 데 널리 사용되었으며 모두 지능형 기술 범주에 속합니다. 그림은 인공지능을 뚫고 자연스럽게 특정 분야에서 지능이 높아지지만, 그 분야에만 국한된다. 예를 들어, 바둑을 함께 플레이하기 위해 AI 페인팅 모델을 얻을 수 없고, 자동차를 운전하기 위해 얼굴 인식 모델을 얻을 수 없으며, 알파고가 기사를 쓰도록 할 수 있는 방법이 없습니다. 반면에 인간은 비록 작은 뇌(그리고 숫자)를 가지고 있지만
    일체 포함 758 2024-06-08 09:10:05
  • 대형모델이 더 큰 역할을 하기 위해서는 지식베이스라는 핵심요소와 떼려야 뗄 수 없습니다.
    대형모델이 더 큰 역할을 하기 위해서는 지식베이스라는 핵심요소와 떼려야 뗄 수 없습니다.
    대형 모델의 세계에는 '그림 카드', '연금술 정제' 등의 속어도 있습니다. 이 용어는 쉽고 재미있게 들리지만 "엘릭서"가 실제로 작동하려면 그 뒤에 핵심 요소인 지식 기반이 있습니다. 이 지식 기반에는 플레이어가 이러한 속어를 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 돕기 위해 많은 양의 정보와 기술이 저장되어 있습니다. 지식 베이스에는 게임의 규칙과 게임플레이뿐 아니라 게임의 배경 스토리와 캐릭터도 포함되어 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 콘텐츠 생성부터 이미지 인식까지, 대형 모델은 다양한 분야에서 놀라운 능력을 발휘했습니다. . 그러나 대규모 모델이 특정 분야의 문제를 다루는 경우 필요한 배경 지식이 부족하여 출력 결과가 정확하지 않거나 관련성이 충분하지 않을 수 있습니다. AI를 위해 특별히 구축된 지식베이스를 어떻게 이해해야 할까요? 지식 기반
    일체 포함 616 2024-06-07 22:44:36
  • 혁신적인 GPT-4o: 인간-컴퓨터 상호 작용 경험 재편
    혁신적인 GPT-4o: 인간-컴퓨터 상호 작용 경험 재편
    OpenAI가 출시한 GPT-4o 모델은 특히 여러 입력 미디어(텍스트, 오디오, 이미지)를 처리하고 해당 출력을 생성하는 기능에서 의심할 여지 없이 큰 혁신입니다. 이 기능은 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들어 AI의 실용성과 유용성을 크게 향상시킵니다. GPT-4o의 주요 특징으로는 높은 확장성, 멀티미디어 입력 및 출력, 자연어 이해 기능의 추가 개선 등이 있습니다. 1. 교차 미디어 입력/출력: GPT-4o+는 텍스트, 오디오 및 이미지의 모든 조합을 입력으로 받아들이고 이러한 미디어에서 직접 출력을 생성할 수 있습니다. 이는 단일 입력 유형만 처리하는 기존 AI 모델의 한계를 깨뜨려 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 더욱 유연하고 다양하게 만듭니다. 이 혁신은 스마트 어시스턴트를 강화하는 데 도움이 됩니다.
    일체 포함 392 2024-06-07 21:02:31
  • 2024년 베이징 지위안 컨퍼런스 등록이 시작되었습니다!
    2024년 베이징 지위안 컨퍼런스 등록이 시작되었습니다!
    베이징 지위안 컨퍼런스(Beijing Zhiyuan Conference)는 인공지능 분야 종합 전문가 행사로, 2019년 10월 첫 선을 보인 이후 5차례나 성공적으로 개최됐다. 이번 컨퍼런스에는 국내외 연구자들을 초청해 훌륭한 연설과 심도 깊은 대화를 나누는 것이 특징으로, 매년 총 11명의 튜링상 수상자들이 참석하고 있으며, 50만명 이상의 관람객이 참석하고 있다. 30개 국가와 지역이 모여 연구 결과를 공유하고, 최첨단 지식을 탐구하고, 실무 경험을 교환하며 긴밀한 협력을 구축합니다. 컨퍼런스 특징 : 글로벌 관점 : 세계 최고 전문가와의 대면 소통, 국경없는 기술의 매력 경험 아이디어의 충돌 : 올해의 뛰어난 연구자들이 모여 새로운 아이디어를 교환하고 새로운 아이디어를 탐구합니다. : AI 분야의 주요 이슈를 탐구하고, 중요 컨셉을 공개하며, 미래 방향을 제시하는 지난 5년간의 밝은 장,
    일체 포함 867 2024-06-07 19:36:31
  • XJTLU와 리버풀 대학교 제안: 포인트 클라우드 데이터 향상에 대한 최초의 포괄적인 검토
    XJTLU와 리버풀 대학교 제안: 포인트 클라우드 데이터 향상에 대한 최초의 포괄적인 검토
    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 첫 번째 저자인 Zhu Qinfeng은 Xi'an Jiaotong-Liverpool University와 University of Liverpool에서 공동 교육을 받은 1년차 박사 과정 학생입니다. 판 레이(Fan Lei) 부교수. 그의 주요 연구 방향은 의미론적 분할, 다중 모드 정보 융합, 3D 비전, 초분광 이미지 및 데이터 향상입니다. 교훈
    일체 포함 724 2024-06-07 18:54:46
  • 생성 AI 모델 빅 PK——GPT-4, Claude 2.1 및 Claude 3.0 Opus
    생성 AI 모델 빅 PK——GPT-4, Claude 2.1 및 Claude 3.0 Opus
    AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/ 소개 현재 RAG(Retrieval Augmentation Generation) 시스템에 대한 새로운 평가가 매일 발표되는 것으로 보이며 그 중 다수는 다음에 중점을 두고 있습니다. 해당 프레임의 검색 단계 중. 그러나 생성적 측면(모델이 검색된 정보를 어떻게 합성하고 표현하는지)도 실제로 똑같이 중요할 수 있습니다. 많은 실제 적용 사례에서는 시스템이 컨텍스트에서 데이터를 반환해야 할 뿐만 아니라 이 정보를 보다 복잡한 응답으로 변환해야 함을 입증합니다. 이를 위해 우리는 여러 실험을 수행하고 GPT-4, Claude2.1 및 Claude3Opus의 세 가지 모델의 생성 기능을 테스트했습니다.
    일체 포함 1080 2024-06-07 18:32:37

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