公式化描述EMC中国实验室的"研究2.0"
今天让我来对EMC中国实验室的"研究2.0"作一个公式化的介绍. IBM 的 James Snell 对于 Web2.0 给出了一个有名的"程序员呆子"式的(geeky)定义: "Web2.0 = chmod 777 web". 我虽然不敢自我标榜为"程序员呆子",但曾经干过几天程序员的历史背景使我非常喜欢这个"
今天让我来对EMC中国实验室的"研究2.0"作一个公式化的介绍.
IBM 的 James Snell 对于 Web2.0 给出了一个有名的"程序员呆子"式的(geeky)定义: "Web2.0 = chmod 777 web". 我虽然不敢自我标榜为"程序员呆子",但曾经干过几天程序员的历史背景使我非常喜欢这个"程序员呆子"公式. 现对其作出如下延伸: “Research2.0 = chmod 777 Research”. 虽然充满"程序员呆子"气,这个公式却是对EMC中国实验室正在实践中的"研究2.0"尝试所作出的一个精辟的公式化描述.
首先,我们的研究人员与公司其它核心实验室(如著名的RSA实验室, 与EMC中国实验室同隶属于EMC全球创新网络)的同事们保持着密切的研究合作关系.这种公司内核心实验室之间的研究合作可由上述公式中的"7--"部分来表达. 同时我们也致力于把研究成果介绍给公司内位于全球各地的工程师们,并经常向他们征求反馈意见及用户需求.这种由核心实验室向公司各产品开发部门知识的交流与共享可由公式中的"-7-"部分来表达. 最后是十分重要的一条, 我们与全球大学及研究社区合作伙伴们的公开性合作研究(当然在中国我们与中国大学的合作更为广泛,深入而且密切).这一条也是使我们研究人员获得及生成知识的最有效途径,可以用上述公式中的"--7"部分来表达.
"程序员呆子"们可以跳过以下圆括号中的内容(请注意:7的二进制表达是111三个比特). Linux 或 Unix "程序员呆子"们可以跳过以下方括号中的内容[111三个比特中第一个比特代表"读"操作特权,第二个代表"写"操作特权,而第三个代表"执行"操作特权]
如上所述在三个范围内的全方位合作都是在知识共享的方式下进行的,所以每一个7都表示合作者们都具有"读"操作特权. 合作者们积极贡献知识的交流方式当然包含研究论文写作及发表,有用程序的设计及开发.所以每一个7都又表示合作者们都具有"写"操作特权, 即人人都是发布者. 至于每一个7都还表示合作者们的"执行"操作特权嘛, 就用我们与合作者们都特别喜欢倒弄开源软件这个事实来表达吧.(所谓倒弄开源软件, 是指包含使用,开发,试验开源软件,参与开源社区活动,并将我们的结果又以开源软件贡献回馈给开源社区).
基于"研究2.0"的理念,EMC中国实验室领导开发了道里维基网站: www.daoliproject.org 这是一个Web2.0式的网站. 欢迎大家来道里维基访问. 请记住, 您可以成为一个参与者, 请给自己设制上读,写,及执行的特权!
Extending James Snell’s geeky definition of web 2.0 as “chmod 777 web” to our notion of Research 2.0, we use “chmod 777 research” to describe our research practice in EMC Research China. It involves intra-EIN collaborations among core research labs (the 1st 7), cross-EMC-organization collaborations with globally distributed Advanced Development Groups and Centers of Excellence (the 2nd 7), and world-wide collaborations with universities and external business partners (the 3rd 7). Moreover, these collaborations feature openness in knowledge sharing (set all the read bits), ease of making contributions (set all the write bits), and roll-up-the-sleeves style of execution including getting our hands dirty with open-source code (set all the execution bits). ERC has already implemented an example of Research 2.0. The Daoli twiki www.daoliproject.org, which has been in the spotlight since its recent debut in early June, can be regarded as a prototype of our executing “chmod 777 research”. The Daoli twiki has more than 70 pages, which were created in less than one month through the collaborative efforts of ERC staff members and our partners at four universities working concurrently. It is kept up-to-date through efficient maintenance by distributed teams and monitored through email notifications used to prevent malicious modifications.
原文是作者当天在道里博客上发表的 http://daoliproject.org/wordpress/
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모델, 데이터 및 프레임워크에 대한 심층 분석: 효율적인 대규모 언어 모델에 대한 철저한 54페이지 검토
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대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해, 언어 생성, 복잡한 추론을 비롯한 여러 중요한 작업에서 강력한 기능을 입증했으며 사회에 지대한 영향을 미쳤습니다. 그러나 이러한 뛰어난 기능을 사용하려면 상당한 교육 리소스(왼쪽 참조)와 긴 추론 시간(오른쪽 참조)이 필요합니다. 따라서 연구자들은 효율성 문제를 해결하기 위한 효과적인 기술적 수단을 개발해야 합니다. 또한 그림의 오른쪽에서 볼 수 있듯이 Mistral-7B와 같은 일부 효율적인 LLM(LanguageModel)이 LLM의 설계 및 배포에 성공적으로 사용되었습니다. 이러한 효율적인 LLM은 LLaMA1-33B와 유사한 정확도를 유지하면서 추론 메모리를 크게 줄일 수 있습니다.
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Sep 25, 2023 pm 04:49 PM
다중 모드 대형 모델에 대한 가장 포괄적인 리뷰가 여기에 있습니다! Microsoft의 중국 연구원 7명이 집필한 이 책은 119페이지로 구성되어 있습니다. 이는 이미 완성되어 현재까지 선두에 있는 두 가지 유형의 다중 모드 대형 모델 연구 방향에서 시작하여 시각적 이해와 시각적 생성이라는 5가지 구체적인 연구 주제를 포괄적으로 요약합니다. 통합 시각적 모델 LLM이 지원하는 다중 모드 대형 모델 다중 모드 에이전트는 현상에 초점을 맞춥니다. 다중 모드 기본 모델은 전문화된 모델에서 범용 모델로 이동했습니다. Ps. 그래서 저자는 논문 서두에 도라에몽의 이미지를 직접 그렸습니다. 이 리뷰(보고서)를 누가 읽어야 합니까? Microsoft의 원래 말로: 전문 연구원이든 학생이든 다중 모달 기본 모델의 기본 지식과 최신 진행 상황을 배우는 데 관심이 있는 한 이 콘텐츠는 함께 모이는 데 매우 적합합니다.
VPR 2024 만점 시험지! Meta는 EfficientSAM을 제안합니다: 모든 것을 빠르게 분할하세요!
Mar 02, 2024 am 10:10 AM
EfficientSAM의 이 작업은 CVPR2024에 5/5/5점 만점으로 포함되었습니다! 작가는 그 결과를 아래 사진처럼 소셜미디어에 공유했습니다. 르쿤 튜링상 수상자도 이 작품을 강력 추천했습니다! 최근 연구에서 Meta 연구진은 SAM을 사용한 SAMI(Mask Image Pre-training)라는 새로운 개선된 방법을 제안했습니다. 이 방법은 MAE 사전 훈련 기술과 SAM 모델을 결합하여 고품질 사전 훈련된 ViT 인코더를 달성합니다. SAMI를 통해 연구자들은 모델의 성능과 효율성을 개선하고 비전 작업을 위한 더 나은 솔루션을 제공하려고 노력합니다. 이 방법의 제안은 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 분야를 더욱 탐구하고 개발할 수 있는 새로운 아이디어와 기회를 제공합니다. 서로 다른 것을 결합하여
SD 커뮤니티의 I2V 어댑터: 구성이 필요하지 않으며 플러그 앤 플레이, Tusheng 비디오 플러그인과 완벽하게 호환됩니다.
Jan 15, 2024 pm 07:48 PM
이미지-비디오 생성(I2V) 작업은 정적 이미지를 동적 비디오로 변환하는 것을 목표로 하는 컴퓨터 비전 분야의 과제입니다. 이 작업의 어려움은 이미지 콘텐츠의 신뢰성과 시각적 일관성을 유지하면서 단일 이미지에서 시간 차원의 동적 정보를 추출하고 생성하는 것입니다. 기존 I2V 방법에는 이 목표를 달성하기 위해 복잡한 모델 아키텍처와 많은 양의 교육 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 최근 Kuaishou가 주도한 새로운 연구 결과 "I2V-Adapter: AGeneralImage-to-VideoAdapter for VideoDiffusionModels"가 발표되었습니다. 본 연구에서는 혁신적인 이미지-비디오 변환 방법을 소개하고 경량 어댑터 모듈을 제안합니다.
2022 볼츠만상 발표: Hopfield Network 창립자가 수상
Aug 13, 2023 pm 08:49 PM
2022년 볼츠만상을 수상한 두 명의 과학자가 발표되었습니다. 이 상은 IUPAP 통계물리학위원회(C3)가 통계물리학 분야에서 뛰어난 업적을 이룬 연구자를 표창하기 위해 제정한 것입니다. 우승자는 이전에 볼츠만상이나 노벨상을 수상한 적이 없는 과학자여야 합니다. 이 상은 1975년에 시작되었으며 통계 물리학의 창시자인 루트비히 볼츠만(Ludwig Boltzmann)을 기념하기 위해 3년마다 수여됩니다. 수상 이유: 자기 조직화의 정확한 해결을 포함하여 통계 물리학 분야에 대한 Deepak Dharistheoriginalstatement의 선구적인 공헌을 인정하여 수여됩니다. 중요 모델, 인터페이스 성장, 장애
Google AI 라이징 스타가 피카로 전환: 비디오 세대 뤼미에르, 창립 과학자 역할
Feb 26, 2024 am 09:37 AM
영상 생성이 본격화되고 있으며, 피카는 위대한 장군, 즉 피카의 창립 과학자인 구글 연구원 오메르 바르탈(Omer Bar-Tal)을 맞이했습니다. 한 달 전, 구글이 영상 생성 모델인 뤼미에르(Lumiere)를 공동저자로 출시했는데, 그 효과는 놀라웠다. 당시 네티즌들은 “구글이 영상 세대 전쟁에 합류했는데, 또 한 번 볼만한 좋은 쇼가 있다”고 말했다. StabilityAI CEO와 Google의 전 동료들을 포함하여 업계 관계자들이 축복을 보냈습니다. 뤼미에르의 첫 작품, 막 석사 학위를 취득한 오메르 바르탈(Omer Bar-Tal)은 2021년 텔아비브 대학교 수학과 컴퓨터과학과를 졸업한 뒤 와이즈만 과학원에서 컴퓨터 석사 과정을 공부했다. 주로 이미지 및 비디오 합성 분야의 연구에 중점을 두고 있습니다. 그의 논문 결과는 여러 차례 발표되었습니다
이미지와 텍스트 생성을 통합하는 MiniGPT-5가 출시되었습니다. 토큰은 Voken이 되고 모델은 계속해서 쓸 수 있을 뿐만 아니라 자동으로 그림을 추가할 수도 있습니다.
Oct 11, 2023 pm 12:45 PM
대규모 모델은 언어와 시각 사이를 도약하고 있으며 텍스트와 이미지 콘텐츠를 원활하게 이해하고 생성할 것을 약속합니다. 일련의 최근 연구에서 다중 모드 기능 통합은 증가하는 추세일 뿐만 아니라 이미 다중 모드 대화에서 콘텐츠 생성 도구에 이르기까지 주요 발전을 가져왔습니다. 대규모 언어 모델은 텍스트 이해 및 생성 분야에서 비교할 수 없는 기능을 보여주었습니다. 그러나 일관된 텍스트 내러티브를 사용하여 이미지를 동시에 생성하는 것은 여전히 개발되어야 할 영역입니다. 최근 캘리포니아 대학교 산타크루즈(Santa Cruz) 연구팀은 "생성 바우처" 개념을 기반으로 한 혁신적인 인터리빙 알고리즘인 MiniGPT-5를 제안했습니다. 언어 생성 기술. 논문 주소: https://browse.arxiv.org/p
