최고의 국제 데이터베이스 컨퍼런스인 ICDE에 선정되어 Tencent Cloud 데이터베이스 기술 혁신이 권위를 인정받았습니다.
오늘 Tencent Cloud Database의 두 논문이 최고의 국제 데이터베이스 컨퍼런스인 ICDE에 선정되었다는 소식을 들었습니다. 분산 트랜잭션 프로토콜인 Lion과 메모리 디스크 스패닝 인덱스 설계 프레임워크는 데이터베이스 분야의 일반적인 문제를 해결했으며 기술 혁신은 국제 당국으로부터 인정을 받았습니다.
3대 데이터베이스 컨퍼런스
ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)는 SIGMOD 및 VLDB와 함께하는 데이터베이스 연구 분야의 국제 컨퍼런스입니다. , 데이터베이스 Three Top Conference라고도 합니다.
분산 데이터베이스 트랜잭션 처리
분산 트랜잭션 처리에는 여러 차례의 노드 간 통신이 포함되며 속도가 느립니다. 과거에는 마이그레이션을 통해 트랜잭션이 단일 노드 트랜잭션으로 전환되었으나 이로 인해 트랜잭션 차단 및 슈퍼노드 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
Lion: 분산 트랜잭션 최소화
Tencent Cloud와 중국 인민대학교는 ICDE 논문 "Lion: Minimizing Distributed Transactions through Adaptive Replica Provision"에서 적응형 복제본 배치 메커니즘인 Lion 프로토콜을 공동으로 제안했습니다.
Lion은 파티션 기반 복제를 통해 분산 트랜잭션을 줄이고 LSTM 워크로드 예측 알고리즘을 향상하여 복제본 위치를 결정합니다. 이 전략을 사용하면 대부분의 트랜잭션이 단일 노드에서 효율적으로 처리됩니다.
IndeXY: 메모리 디스크 스패닝 인덱스
IndeXY 프레임워크를 제안하기 위해 ICDE 논문 "IndeXY: A Framework for Constructing Indexes Larger than Memory"에 Tencent Cloud와 University of Texas at Arlington이 선정되었습니다.
IndeXY는 메모리와 디스크 인덱스 설계를 분리하고, 메모리 부분을 선택적으로 언로드하며, 디스크 인덱스 로딩 및 메모리 보존 전략을 최적화하여 메모리 액세스 기회와 효율성을 극대화합니다.
ICDE 검토위원회는 높은 인정을 받았습니다
ICDE 검토위원회는 Lion과 IndeXY의 연구 결과를 인정하며 이들이 주요 문제를 해결하고 처리량과 기술 발전을 크게 향상시킨다고 믿습니다.
Tencent Cloud 데이터베이스 서비스
Tencent Cloud는 500,000명 이상의 고객에게 서비스를 제공하고 안정성과 가용성이 뛰어나고 안전한 데이터베이스 서비스를 제공하여 기업의 디지털 업그레이드와 비즈니스 혁신을 가속화합니다.
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ControlNet의 저자가 또 다른 히트를 쳤습니다! 이틀 만에 14,000개의 별을 획득하여 그림에서 그림을 생성하는 전체 과정
Jul 17, 2024 am 01:56 AM
역시 Tusheng 영상이지만 PaintsUndo는 다른 경로를 택했습니다. ControlNet 작성자 LvminZhang이 다시 살기 시작했습니다! 이번에는 회화 분야를 목표로 삼고 있습니다. 새로운 프로젝트인 PaintsUndo는 출시된 지 얼마 되지 않아 1.4kstar(여전히 상승세)를 받았습니다. 프로젝트 주소: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO 이 프로젝트를 통해 사용자는 정적 이미지를 입력하고 PaintsUndo는 자동으로 라인 초안부터 완성품 따라가기까지 전체 페인팅 과정의 비디오를 생성하도록 도와줍니다. . 그리는 과정에서 선의 변화가 놀랍습니다. 최종 영상 결과는 원본 이미지와 매우 유사합니다. 완성된 그림을 살펴보겠습니다.
오픈 소스 AI 소프트웨어 엔지니어 목록의 1위인 UIUC의 에이전트 없는 솔루션은 SWE 벤치의 실제 프로그래밍 문제를 쉽게 해결합니다.
Jul 17, 2024 pm 10:02 PM
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 저자는 모두 일리노이 대학교 Urbana-Champaign(UIUC)의 Zhang Lingming 교사 팀 출신입니다. Steven Code Repair, 박사 4년차, 연구원
RLHF에서 DPO, TDPO까지 대규모 모델 정렬 알고리즘은 이미 '토큰 수준'입니다.
Jun 24, 2024 pm 03:04 PM
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 인공 지능 개발 과정에서 LLM(대형 언어 모델)의 제어 및 안내는 항상 핵심 과제 중 하나였으며 이러한 모델이 두 가지 모두를 보장하는 것을 목표로 했습니다. 강력하고 안전하게 인간 사회에 봉사합니다. 인간 피드백(RL)을 통한 강화 학습 방법에 초점을 맞춘 초기 노력
arXiv 논문은 '연발'로 게시될 수 있습니다. Stanford alphaXiv 토론 플랫폼은 온라인이며 LeCun은 이를 좋아합니다.
Aug 01, 2024 pm 05:18 PM
건배! 종이 토론이 말로만 진행된다면 어떤가요? 최근 스탠포드 대학교 학생들은 arXiv 논문에 대한 질문과 의견을 직접 게시할 수 있는 arXiv 논문에 대한 공개 토론 포럼인 alphaXiv를 만들었습니다. 웹사이트 링크: https://alphaxiv.org/ 실제로 이 웹사이트를 특별히 방문할 필요는 없습니다. URL에서 arXiv를 alphaXiv로 변경하면 alphaXiv 포럼에서 해당 논문을 바로 열 수 있습니다. 논문, 문장: 오른쪽 토론 영역에서 사용자는 저자에게 논문의 아이디어와 세부 사항에 대해 질문하는 질문을 게시할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 논문 내용에 대해 의견을 제시할 수도 있습니다.
OpenAI Super Alignment Team의 사후 작업: 두 개의 대형 모델이 게임을 하고 출력이 더 이해하기 쉬워졌습니다.
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
AI 모델이 내놓은 답변이 전혀 이해하기 어렵다면 감히 사용해 보시겠습니까? 기계 학습 시스템이 더 중요한 영역에서 사용됨에 따라 우리가 그 결과를 신뢰할 수 있는 이유와 신뢰할 수 없는 경우를 보여주는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 시스템의 출력에 대한 신뢰를 얻는 한 가지 가능한 방법은 시스템이 인간이나 다른 신뢰할 수 있는 시스템이 읽을 수 있는 출력 해석을 생성하도록 요구하는 것입니다. 즉, 가능한 오류가 발생할 수 있는 지점까지 완전히 이해할 수 있습니다. 설립하다. 예를 들어, 사법 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 우리는 법원이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침하는 명확하고 읽기 쉬운 서면 의견을 제공하도록 요구합니다. 대규모 언어 모델의 경우 유사한 접근 방식을 채택할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 사용할 때는 언어 모델이 다음을 생성하는지 확인하세요.
리만 가설의 중요한 돌파구! 타오저쉬안(Tao Zhexuan)은 MIT와 옥스퍼드의 새로운 논문을 적극 추천했으며, 37세의 필즈상 수상자도 참여했다.
Aug 05, 2024 pm 03:32 PM
최근 새천년 7대 과제 중 하나로 알려진 리만 가설이 새로운 돌파구를 마련했다. 리만 가설은 소수 분포의 정확한 특성과 관련된 수학에서 매우 중요한 미해결 문제입니다(소수는 1과 자기 자신으로만 나눌 수 있는 숫자이며 정수 이론에서 근본적인 역할을 합니다). 오늘날의 수학 문헌에는 리만 가설(또는 일반화된 형식)의 확립에 기초한 수학적 명제가 천 개가 넘습니다. 즉, 리만 가설과 그 일반화된 형식이 입증되면 천 개가 넘는 명제가 정리로 확립되어 수학 분야에 지대한 영향을 미칠 것이며, 리만 가설이 틀린 것으로 입증된다면, 이러한 제안의 일부도 그 효과를 잃을 것입니다. MIT 수학 교수 Larry Guth와 Oxford University의 새로운 돌파구
LLM은 시계열 예측에 적합하지 않습니다. 추론 능력도 사용하지 않습니다.
Jul 15, 2024 pm 03:59 PM
시계열 예측에 언어 모델을 실제로 사용할 수 있나요? Betteridge의 헤드라인 법칙(물음표로 끝나는 모든 뉴스 헤드라인은 "아니오"로 대답할 수 있음)에 따르면 대답은 아니오여야 합니다. 사실은 사실인 것 같습니다. 이렇게 강력한 LLM은 시계열 데이터를 잘 처리할 수 없습니다. 시계열, 즉 시계열은 이름에서 알 수 있듯이 시간 순서대로 배열된 데이터 포인트 시퀀스 집합을 나타냅니다. 시계열 분석은 질병 확산 예측, 소매 분석, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 중요합니다. 시계열 분석 분야에서는 최근 많은 연구자들이 LLM(Large Language Model)을 사용하여 시계열의 이상 현상을 분류, 예측 및 탐지하는 방법을 연구하고 있습니다. 이 논문에서는 텍스트의 순차적 종속성을 잘 처리하는 언어 모델이 시계열로도 일반화될 수 있다고 가정합니다.
최초의 Mamba 기반 MLLM이 출시되었습니다! 모델 가중치, 학습 코드 등은 모두 오픈 소스입니다.
Jul 17, 2024 am 02:46 AM
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 서문 최근 몇 년 동안 다양한 분야에서 MLLM(Multimodal Large Language Model)의 적용이 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나 많은 다운스트림 작업의 기본 모델로서 현재 MLLM은 잘 알려진 Transformer 네트워크로 구성됩니다.
