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- 금융분야 새로운 생산력 육성 및 발전을 위한 'AI+금융' 포럼이 푸동신구에서 성공적으로 개최됐다.
- 4월 12일, 상하이푸동신구역 과학기술경제위원회의 지도 하에 상하이푸동신구역 산업발전촉진센터, 상하이푸동신구역 투자촉진센터 2차, 상하이육가주이(그룹) 유한회사가 주최했습니다. ., 상하이 푸동 과학 기술 기업가 정신 센터, 중국 건설 은행 상하이 푸동 지점과 당사 웹 사이트 (상하이) 기술 유한 회사가 주최한 "AI + 금융" 포럼이 장장 과학 도시 및 디지털 지능 세계에서 성공적으로 개최되었습니다. 이번 포럼은 인공지능과 금융산업의 발전 동향과 혁신적인 적용에 대해 논의하는 것을 목표로 하며, 산업계, 학계, 금융계에서 약 400명의 손님이 모였습니다. 이날 간담회에는 참여 전문가들이 AI+금융 활용 및 발전 동향 등 화두를 놓고 심도 있는 토론을 진행했다. 동시에 이번 포럼에서는 지능형 고객 서비스, 지능형 투자 자문, 얼굴 인식 기술도 선보였습니다.
- 일체 포함 879 2024-04-15 13:43:10
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- CVPR\'24 | LightDiff: 저조도 장면의 확산 모델로 밤을 직접 조명합니다!
- 원제: Light the Night: AMulti-ConditionDiffusion Framework for UnpairedLow-LightEnhancement in Autonomous Driving 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2404.04804.pdf 저자 소속: Cleveland State University University of Texas at Austin A*STAR New York 대학 UCLA 논문 아이디어 :LightDiff는 자율주행의 시각 중심 인식 시스템의 효율성과 확장성을 향상시키는 기술입니다. 최근 상당한 주목을 받고 있는 라이더(LiDAR) 시스템에 비해
- 일체 포함 899 2024-04-15 12:40:12
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- AI를 DevOps에 통합하여 워크플로 자동화 향상
- 번역가 | 검토자: Chen Jun | Chonglou 누군가가 소프트웨어 개발 및 운영 팀이 쉽게 협력하고, 프로세스를 간소화하고, 업무 효율성을 향상시킬 수 있다고 말한다면, 여러분은 확실히 DevOps를 생각할 것입니다. 오늘날 사람들은 AI(인공 지능)의 힘을 활용하여 모든 결정을 혁신하고 새로운 DevOps 전문가를 보다 쉽게 교육하는 데 도움이 되기를 기대합니다. 일상 업무 자동화, 자산 배분 최적화, 잠재적 문제 예측 등 더 깊은 관점에서 보면 인공 지능은 DevOps 워크플로에 혁신적인 영향을 미칠 수 있습니다. 배우다. DevOps에서 인공 지능의 무한한 기회를 실현하려면 팀 통신 효율성 향상, 오류 복구 시간 단축, 복원력 향상을 고려해야 합니다. 인공지능을 통합하는 방법
- 일체 포함 657 2024-04-15 11:34:16
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- CVPR 2024 | 새로운 프레임워크 CustomNeRF는 텍스트 또는 이미지 프롬프트만으로 3D 장면을 정확하게 편집합니다.
- MTLab(Meitu Imaging Research Institute)은 중국과학원 정보공학연구소, 베이징 항공우주대학교, Sun Yat-sen 대학교와 함께 3D 장면 편집 방법인 CustomNeRF를 공동으로 제안했습니다. 연구 결과는 CVPR2024에 승인되었습니다. CustomNeRF는 3D 장면 편집 팁으로 텍스트 설명과 참조 사진을 지원할 뿐만 아니라, 사용자가 제공한 정보를 기반으로 고품질의 3D 장면을 생성합니다. NeRF(Neural Radiance Field)가 2020년에 제안된 이후 NeRF(Neural Radiance Field)는 암시적 표현을 새로운 수준으로 끌어올렸습니다. NeRF는 가장 최첨단 기술 중 하나로 빠르게 일반화되어 컴퓨팅에 적용되고 있습니다.
- 일체 포함 679 2024-04-15 10:13:19
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- 마법처럼 수정된 RNN이 Transformer에 도전하고 RWKV가 새로워졌습니다: 두 가지 새로운 아키텍처 모델 출시
- Transformer의 일반적인 경로를 택하는 대신 RNN의 새로운 국내 아키텍처 RWKV가 수정되어 새로운 진전을 이루었습니다. 두 가지 새로운 RWKV 아키텍처, 즉 Eagle(RWKV-5)과 Finch(RWKV-6)가 제안되었습니다. 이 두 시퀀스 모델은 RWKV-4 아키텍처를 기반으로 하며 개선되었습니다. 새로운 아키텍처의 디자인 발전에는 다중 헤드 매트릭스 값 상태 및 동적 반복 메커니즘이 포함됩니다. 이러한 개선 사항은 RNN의 추론 효율성 특성을 유지하면서 RWKV 모델의 표현 기능을 향상시킵니다. 동시에 새로운 아키텍처는 다음을 포함하는 새로운 다국어 코퍼스를 도입합니다.
- 일체 포함 1163 2024-04-15 09:10:06
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- Al Agent--대형 모델 시대의 중요한 구현 방향
- 1. LLM 기반 에이전트 전체 아키텍처 대규모 언어 모델 에이전트의 구성은 크게 다음 네 가지 모듈로 구분됩니다. 1. 포트레이트 모듈: 주로 에이전트의 배경 정보를 설명합니다. 다음은 포트레이트의 주요 내용과 생성 전략을 소개합니다. 기준 치수. 인물사진 콘텐츠는 주로 인구통계정보, 성격정보, 사회정보 3가지 정보를 기반으로 합니다. 생성 전략: 인물 사진 콘텐츠를 생성하는 데 주로 세 가지 전략이 사용됩니다. 수동 설계 방법: 에이전트 수가 상대적으로 적은 상황에 적합한 지정된 방식으로 사용자 인물 사진의 내용을 대형 모델의 프롬프트에 작성합니다. 생성 방법: 먼저 소수의 초상화를 지정하고 이를 예시로 사용한 다음 대규모 언어 모델을 사용하여 에이전트 데이터가 많은 상황에 적합한 더 많은 초상화를 생성합니다.
- 일체 포함 941 2024-04-15 09:10:01
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- 사무실 건물 안면인식 기술의 위험과 보상
- 지난 몇 년 동안 사무실은 특히 팬데믹 이후 사람들을 다시 불러오기 위한 방법으로 더 많은 기술을 통합했습니다. 현재 배포되는 가장 진보된 기술 중 하나는 얼굴 인식입니다. 얼굴 인식은 접근 권한을 부여하고 적절한 권한을 전달하기 위한 생체 인식 키로 사용됩니다. 사무실 내부에서는 출석을 추적하고 지원자를 선별하며 직원 생산성을 모니터링하는 등의 목적으로 이 기술을 사용하는 기업이 많습니다. 이 기술 제조업체는 건물 출입, 직원 활동 및 출석 모니터링 등 일상적인 작업에서 효율성과 사용 편의성을 강조합니다. 그러나 모두가 동의하는 것은 아닙니다. 얼굴 인식은 직장에서 생체 인식 기술을 사용하는 윤리에 대한 비판과 개인 정보 보호 및 정확성에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 안면인식 기술의 사용은 다음과 같은 우려를 불러일으킨다.
- 일체 포함 521 2024-04-15 09:04:01
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- 갑자기! OpenAI, 정보 유출 의심 혐의로 동료 Ilya 해고
- 갑자기! OpenAI 해고된 사람들, 이유: 정보 유출이 의심됩니다. 그 중 하나는 실종된 수석 과학자 Ilya의 동료이자 Superalignment 팀의 핵심 멤버인 Leopold Aschenbrenner입니다. 다른 사람도 단순하지 않습니다. 그는 LLM 추론 팀의 연구원이자 슈퍼 정렬 팀에서도 근무한 Pavel Izmailov입니다. 두 사람이 유출한 정보가 정확히 무엇인지는 불분명하다. 이 소식이 알려지자 많은 네티즌들은 “매우 충격적이다”라는 반응을 보였다. 얼마 전 아셴브레너의 게시물을 보고 그가 경력에서 상승세를 보이고 있다는 느낌을 받았다. 이런 변화를 예상하지는 못했다. 사진 속 일부 네티즌들은 "OpenAI가 Aschenbrenner를 잃었습니다.
- 일체 포함 571 2024-04-15 09:01:18
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- 헬스케어 챗봇 시장, 2028년까지 10억 달러 규모 도달할 것
- 헬스케어의 매력은 기술 혁명을 목전에 두고 있다는 점이며, 가장 강력한 신기술 중 하나는 챗봇을 헬스케어 시스템에 통합하는 것입니다. 헬스케어 챗봇 시장은 2023년 42억 3,960만 달러에서 2028년 117억 달러로 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 21.36%를 기록할 것으로 예상됩니다. 거의 기하급수적으로 성장할 것이라는 예측을 통해 의료 챗봇 시장의 원인, 과제 및 추세를 해결하는 것이 필요합니다. 의료 서비스 참석률 향상 이는 가상 의료 지원의 증가로 인해 의료 서비스의 가용성과 접근성이 중요해진 시대에 논리적입니다. Sapio 의료 로봇은 환자와 의료 서비스 제공자를 연결하는 것으로 알려져 있습니다.
- 일체 포함 751 2024-04-15 09:01:07
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- Embedding 서비스의 로컬 실행 성능은 OpenAI Text-Embedding-Ada-002를 능가하므로 매우 편리합니다!
- Ollama는 Llama2, Mistral, Gemma와 같은 오픈 소스 모델을 로컬에서 쉽게 실행할 수 있는 매우 실용적인 도구입니다. 이번 글에서는 Ollama를 사용하여 텍스트를 벡터화하는 방법을 소개하겠습니다. Ollama를 로컬에 설치하지 않은 경우 이 문서를 읽을 수 있습니다. 이 기사에서는 nomic-embed-text[2] 모델을 사용합니다. 짧은 컨텍스트 및 긴 컨텍스트 작업에서 OpenAI text-embedding-ada-002 및 text-embedding-3-small보다 성능이 뛰어난 텍스트 인코더입니다. o를 성공적으로 설치한 후 nomic-embed-text 서비스를 시작하십시오.
- 일체 포함 1077 2024-04-15 09:01:01
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- 머스크의 첫 멀티모달 대형 모델이 나왔고, GPT-4V도 또 추월했다
- 2023년 11월 Grok이 데뷔한 이후 Musk의 xAI는 OpenAI와 같은 선구자를 공격하는 등 대형 모델 분야에서 지속적으로 발전해 왔습니다. Grok-1이 오픈 소스로 공개된 지 한 달도 채 되지 않아 xAI의 첫 번째 다중 모드 모델이 출시되었습니다. 어제 xAI는 텍스트를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 문서, 다이어그램, 스크린샷 및 사진의 콘텐츠를 처리할 수 있는 모델인 Grok-1.5V를 출시했습니다. Grok-1.5V는 다학제적 추론부터 문서 이해, 과학 다이어그램, 스크린샷, 사진에 이르기까지 다양한 영역에서 우아한 성능을 발휘할 수 있는 다중 모드 모델입니다. xAI는 또한 앞으로 몇 달 안에 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 양식에 대해 더 높은 모델 기능을 선보일 것으로 예상된다고 밝혔습니다. 우리는 G를 보았다
- 일체 포함 559 2024-04-14 21:04:14
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- OpenAI 일리아 팀원 2명 해고, '공두' 유출과 관련돼?
- 지난 6개월간 내전으로 우여곡절을 겪어온 기업 오픈AI(OpenAI)가 다시 한 번 인사 인사 소식을 들었다. 이 사건에 정통한 소식통에 따르면 오픈AI가 정보 유출 혐의로 직원 2명을 해고했다고 더 인포메이션이 보도했다. 그 중 하나는 OpenAI Super Alignment 팀의 연구원인 Leopold Aschenbrenner입니다. 그는 지난 가을 OpenAI CEO Sam Altman을 축출하려는 시도에 실패한 OpenAI 수석 과학자 Ilya Sutskever의 동료입니다. 또 다른 해고된 직원인 파벨 이즈마일로프(Pavel Izmailov)는 OpenAI에서 추론 관련 연구에 참여했으며 한동안 Super Alignment 팀에서도 근무했습니다.
- 일체 포함 558 2024-04-13 08:13:20
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- LoRA 초기화 방식 변경, 북경대학의 새로운 방식 PiSSA로 미세 조정 효과 대폭 향상
- 대형 모델의 매개변수 수가 증가하면 전체 모델을 미세 조정하는 데 드는 비용이 점차 감당할 수 없게 됩니다. 이에 북경대 연구팀은 현재 널리 사용되고 있는 LoRA의 주류 데이터 세트에 대한 미세 조정 효과를 뛰어넘는 효율적인 매개변수 미세 조정 방법인 PiSSA를 제안했다. 논문: PiSSA: PrincipalSingularValuesandSingularVectorsAdaptationofLargeLanguageModels 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2404.02948.pdf 코드 링크: https://github.com/GraphPKU/P
- 일체 포함 1106 2024-04-13 08:07:05
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- 무한 길이로 직접 확장되는 Google Infini-Transformer는 컨텍스트 길이 논쟁을 종식시킵니다.
- Gemini1.5Pro가 이 기술을 사용하는지 모르겠습니다. Google은 또 다른 큰 행보를 보이며 차세대 Transformer 모델인 Infini-Transformer를 출시했습니다. Infini-Transformer는 메모리 및 계산 요구 사항을 늘리지 않고도 Transformer 기반 LLM(대형 언어 모델)을 무한히 긴 입력으로 확장할 수 있는 효율적인 방법을 도입합니다. 연구원들은 이 기술을 사용하여 1B 모델의 컨텍스트 길이를 8B 모델에 적용하여 100만 개로 성공적으로 늘렸습니다. 이 모델은 500K 책 요약 작업을 처리할 수 있습니다. 2017년 획기적인 연구 논문 "Attention is All You Need"가 출판된 이후 Tran은
- 일체 포함 783 2024-04-13 08:00:24
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- 자동차 산업에서 기업 수준의 AI 에이전트가 어떻게 구현될 수 있는지 체계적으로 설명하는 국내 최초 백서입니다.
- 최근에는 대형 모델 기술의 급속한 발전으로 인해 모델 능력의 상한선에 대한 도전이 지속적으로 제기되고 있습니다. 그러나 산업 변화의 관점에서 볼 때 대형 모델의 구현은 아직 초기 단계일 수 있습니다. 대형 모델의 엄청난 잠재력을 최대한 활용하고 생산성의 더 빠르고 나은 변화를 촉진하는 방법은 여전히 탐구의 여지가 가득한 주제입니다. 모든 업계는 한 가지 질문에 관심을 갖고 있습니다. 대규모 모델을 비즈니스 수준에 적용하기 위한 최적의 방법론은 무엇입니까? 이 문제를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 것이 'AIAgent(지능형 에이전트)'입니다. AI가 학문적 연구에서 실제 응용으로 도약함에 따라 대규모 모델 기반 에이전트가 혁신의 핵심 원동력이 되고 있습니다. 빌 게이츠도 AIAgent가 인공지능의 미래가 될 것이라고 예측했습니다. 그때쯤이면 AIAgent는 계획, 실행,
- 일체 포함 699 2024-04-13 08:00:08