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  • ICML 2024 | 대규모 언어 모델 사전 훈련의 새로운 개척: 'Best Adaptation Packaging'은 문서 처리 표준을 재편합니다.
    ICML 2024 | 대규모 언어 모델 사전 훈련의 새로운 개척: 'Best Adaptation Packaging'은 문서 처리 표준을 재편합니다.
    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 대규모 언어 모델의 학습 과정에서는 데이터 처리 방식이 중요합니다. 전통적인 방법은 일반적으로 많은 수의 문서를 모델의 컨텍스트 길이와 동일한 훈련 시퀀스로 연결하고 분할합니다. 이렇게 하면 훈련 효율성이 향상되지만 문서가 불필요하게 잘리는 경우가 많습니다.
    일체 포함 621 2024-06-02 21:42:20
  • Tencent Hunyuan 대형 모델의 가격이 완전히 인하되었습니다! Hunyuan-lite는 이제부터 무료입니다
    Tencent Hunyuan 대형 모델의 가격이 완전히 인하되었습니다! Hunyuan-lite는 이제부터 무료입니다
    5월 22일, Tencent Cloud는 새로운 대형 모델 업그레이드 계획을 발표했습니다. 주요 모델 중 하나인 Hunyuan-lite 모델의 총 API 입출력 길이는 현재 4k에서 256k로 업그레이드될 예정이며 가격은 0.008위안/천 토큰에서 완전 무료로 조정됩니다. 혼위안 표준 API 입력 가격은 0.01위안/천 토큰에서 0.0045위안/천 토큰으로 55% 감소했으며, API 출력 가격은 0.01위안/천 토큰에서 0.005위안/천 토큰으로 50% 감소했습니다. %. 새로 출시된 Hunyuan-standard-256k는 380,000자 이상의 매우 긴 텍스트를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 API 입력 가격은 0.015위안/천 토크로 인하되었습니다.
    일체 포함 418 2024-06-02 20:07:09
  • 옥스포드 대학의 최신 요약 | 대형 언어 모델과 3차원 세계에 대한 최신 리뷰에 대해 이야기해 보세요.
    옥스포드 대학의 최신 요약 | 대형 언어 모델과 3차원 세계에 대한 최신 리뷰에 대해 이야기해 보세요.
    위 작성 및 저자의 개인적인 이해: LLM(대형 언어 모델)의 개발로 이들과 3D 공간 데이터(3DLLM) 간의 통합이 급속히 발전하여 물리적 공간을 이해하고 상호 작용할 수 있는 전례 없는 기능을 제공합니다. 이 문서에서는 3D 데이터 처리, 이해 및 생성에 대한 LLM의 접근 방식에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 우리는 상황별 학습, 단계적 추론, 개방형 어휘 능력, 광범위한 세계 지식과 같은 LLM의 고유한 장점을 강조하고, 임베디드 인공 지능(AI) 시스템과의 공간 이해 및 상호 작용을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. 우리 연구에서는 포인트 클라우드부터 NeRF(Neural Rendering Fields)까지 다양한 3D 데이터 표현을 다루고 있습니다. 3D 장면 이해, 자막,
    일체 포함 388 2024-06-02 19:41:32
  • 다중 에이전트 구축을 위한 AutoGen 오픈 소스 프레임워크를 이해하려면 이 기사를 읽어보세요.
    다중 에이전트 구축을 위한 AutoGen 오픈 소스 프레임워크를 이해하려면 이 기사를 읽어보세요.
    안녕하세요 여러분, 오늘은 인공지능(AI) 생태 분야인 통합 다중 에이전트 대화 프레임워크인 AutoGen과 관련된 기술에 대해 이야기하겠습니다. 우리가 더 이상 혼자 싸우지 않고 고도로 개인화된 도메인 간 통합 AI 팀을 갖는 시나리오를 상상해 보십시오. 각 팀원은 자신의 분야에 능숙하고 전문적이며 서로 원활하게 협력하고 효율적으로 의사소통하며 결코 지치지 않습니다. 그들은 복잡하고 끊임없이 변화하는 과제를 해결하기 위해 긴밀하게 협력할 수 있습니다. 이것이 바로 획기적인 다중 에이전트 대화 프레임워크인 AutoGen의 핵심입니다. AutoGen+는 우리에게 무한한 가능성을 제공하여 우리가 원하는 대로 전략적 인공 지능 팀을 구성할 수 있도록 해줍니다. 각 멤버마다 고유한 특성이 있습니다.
    일체 포함 1127 2024-06-02 19:12:02
  • 단순한 3D 가우스 그 이상입니다! 최첨단 3D 재구성 기술의 최신 개요
    단순한 3D 가우스 그 이상입니다! 최첨단 3D 재구성 기술의 최신 개요
    위에 작성됨 & 저자의 개인적인 이해는 이미지 기반 3D 재구성은 입력 이미지 세트에서 객체나 장면의 3D 모양을 추론하는 어려운 작업이라는 것입니다. 학습 기반 방법은 3차원 형상을 직접 추정할 수 있는 능력으로 주목을 받았습니다. 이 리뷰 논문은 새로운, 보이지 않는 뷰 생성을 포함한 최첨단 3D 재구성 기술에 중점을 두고 있습니다. 입력 유형, 모델 구조, 출력 표현 및 훈련 전략을 포함하여 가우스 스플래시 방법의 최근 개발에 대한 개요가 제공됩니다. 해결되지 않은 과제와 앞으로의 방향에 대해서도 논의한다. 해당 분야의 급속한 발전과 3D 재구성 방법을 향상할 수 있는 수많은 기회를 고려할 때 알고리즘을 철저히 조사하는 것이 중요해 보입니다. 따라서 이 연구는 가우스 산란의 최근 발전에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. (엄지손가락을 위로 스와이프하세요.
    일체 포함 844 2024-06-02 18:57:35
  • GPT-3.5로 데이터 세트를 생성하세요! Peking University Tiangong 및 기타 팀의 이미지 편집을 위한 새로운 SOTA는 실제 세계 장면을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
    GPT-3.5로 데이터 세트를 생성하세요! Peking University Tiangong 및 기타 팀의 이미지 편집을 위한 새로운 SOTA는 실제 세계 장면을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
    고품질의 이미지 편집 방법에는 여러 가지가 있지만 그 어느 것도 실제 물리적 세계를 정확하게 표현하지 못합니다. 그러니 EdittheWorld를 한번 사용해 보세요. Peking University, TiamatAI, Tiangong AI 및 Mila Labs는 새로운 편집 작업인 세계 지도 이미지 편집을 도입한 EditWorld를 제안했습니다. 다양한 세계 시나리오를 기반으로 지침을 정의하고 분류합니다. 이미지는 GPT-3.5, Video-LLava 및 SDXL과 같은 사전 훈련된 모델 세트에서 지원되어 월드 지침이 포함된 다중 모드 데이터 세트를 구축합니다. 확산 기반 이미지 편집 모델인 EditWorld가 이 데이터 세트에 대해 훈련되었으며 그 결과는 새로운 작업에 포함되었습니다.
    일체 포함 825 2024-06-02 17:18:08
  • 표적 탐지를 위한 새로운 SOTA, 기기 및 측면에서 실시간 인식, Shen Xiangyang은 전달 및 좋아요를 거의 하지 않음
    표적 탐지를 위한 새로운 SOTA, 기기 및 측면에서 실시간 인식, Shen Xiangyang은 전달 및 좋아요를 거의 하지 않음
    타겟 감지 분야에서는 IDEA 연구소 팀이 제작한 GroundingDINO1.5라는 새로운 진전이 있었습니다. 이는 장치 측에서 실시간 인식을 달성할 수 있습니다. 이 진전은 보통 매년 변화를 일으키는 AI 재벌 Shen Xiangyang이 전달했습니다. 이 릴리스에는 Pro와 Edge의 두 가지 주요 버전이 있습니다. Pro 버전은 더 강력하고 Edge 버전은 더 빠릅니다. 이전 버전 GroundingDINO의 이중 인코더-단일 디코더 구조를 그대로 유지합니다. 이를 기반으로 더 큰 시각적 백본을 결합하여 모델 크기를 확장하고 2천만 개 이상의 Grounding 데이터를 사용하여 풍부한 코퍼스를 얻습니다. 이는 탐지를 크게 향상시킵니다. . 정확성과 속도가 뛰어나며 Pro 및 Edge 버전을 통해 다양한 애플리케이션을 대상으로 합니다.
    일체 포함 1170 2024-06-02 16:41:05
  • DiffMap: 고정밀 지도 구성을 향상시키기 위해 LDM을 사용하는 최초의 네트워크
    DiffMap: 고정밀 지도 구성을 향상시키기 위해 LDM을 사용하는 최초의 네트워크
    논문 제목: DiffMap: EnhancingMapSegmentationwithMapPriorUsingDiffusionModel 논문 작성자: PeijinJia, TuopuWen, ZiangLuo, MengmengYang, KunJiang, ZhiquanLei, XueweiTang, ZiyuanLiu, LeCui, KehuaSheng, BoZhang, DiangeYang01 배경 소개 자율 주행 차량의 경우 고화질(HD) 지도가 도움이 될 수 있습니다. 정확도 향상 환경에 대한 이해(지각)와 항해의 정확성. 그러나 인위적으로 구성된 도면 표면
    일체 포함 835 2024-06-02 16:26:44
  • 한 기사에서 GPT-4o와 GPT-4 Turbo를 읽어보세요.
    한 기사에서 GPT-4o와 GPT-4 Turbo를 읽어보세요.
    안녕하세요 여러분 오늘은 인공지능(AI) 생태분야 관련 기술인 GPT-4o 모델에 대해 이야기해보겠습니다. 2024년 5월 13일, OpenAI는 인공지능 채팅 로봇 및 대규모 언어 모델 분야에서 획기적인 발전을 이룬 가장 발전된 최첨단 모델 GPT-4o를 혁신적으로 출시했습니다. 인공 지능 기능의 새로운 시대를 예고하는 GPT-4o는 속도와 다양성 모두에서 이전 버전인 GPT-4를 능가하는 상당한 성능 향상을 자랑합니다. 이 획기적인 발전은 이전 버전에서 자주 발생했던 대기 시간 문제를 해결하여 원활하고 응답성이 뛰어난 사용자 경험을 보장합니다. GPT-4o란 무엇인가요? 2024년 5월 13일 OpenAI가 출시되었습니다.
    일체 포함 718 2024-06-02 16:02:40
  • 자율주행의 최초 순수 시각적 정적 재구성
    자율주행의 최초 순수 시각적 정적 재구성
    순수한 시각적 주석 솔루션은 주로 비전과 동적 주석을 위한 GPS, IMU 및 휠 속도 센서의 일부 데이터를 사용합니다. 물론 대량 생산 시나리오의 경우 순수 비전일 필요는 없습니다. 일부 대량 생산 차량에는 고체 레이더(AT128)와 같은 센서가 장착됩니다. 대량 생산 관점에서 데이터 폐쇄 루프를 만들고 이러한 센서를 모두 사용하면 동적 개체에 라벨을 붙이는 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 그러나 우리 계획에는 고체 레이더가 없습니다. 따라서 가장 일반적인 대량 생산 라벨링 솔루션을 소개하겠습니다. 순수한 시각적 주석 솔루션의 핵심은 고정밀 포즈 재구성에 있습니다. 재구성 정확도를 보장하기 위해 SFM(Structure from Motion)의 포즈 재구성 방식을 사용합니다. 하지만 통과
    일체 포함 757 2024-06-02 15:24:40
  • 사고 사슬이 더 이상 존재하지 않습니까? 뉴욕대학교 최신 연구: 추론 단계를 생략할 수 있다
    사고 사슬이 더 이상 존재하지 않습니까? 뉴욕대학교 최신 연구: 추론 단계를 생략할 수 있다
    대중적인 사고체인 기술이 전복될 수도 있다! 대형 모델이 실제로 사고 체인을 사용하여 단계별로 생각할 수 있다는 사실에 아직도 놀라시나요? 아직도 사고 사슬 프롬프트 단어를 쓸 수 없어 어려움을 겪고 있습니까? 뉴욕대 연구진은 "상관없다. 모두 똑같다"고 말했다. 추론 단계는 중요하지 않다. 원하지 않으면 프롬프트 단어를 쓸 필요가 없고, 대신 줄임표만 사용하면 된다. . 논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2404.15758 이 기사의 제목은 사고 체인의 "Let'sthinkstepbystep"과 비교하기 위해 "Let'sthinkdotbydot"을 직접 사용하여 "줄임표"의 힘을 보여줍니다. 연구원들은 "점과 점"의 힘을 발견했습니다.
    일체 포함 417 2024-06-02 15:21:41
  • Microsoft, Copilot 에이전트 출시 및 기본 소규모 언어 모델 제공
    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 390 2024-06-02 14:56:12
  • 인공지능이 수학에 혁명을 일으킬 수 있는 이유
    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 622 2024-06-02 14:47:39
  • 자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
    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 1249 2024-06-02 14:44:00
  • IBM, 오픈 소스 커뮤니티에 Granite AI 모델 출시
    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 784 2024-06-02 13:46:40

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