lokasi sekarang:Rumah > Artikel teknikal > Peranti teknologi > AI
- Arah:
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan:
-
- Apple membenarkan model besar belajar menjadi malas: meludahkan token pertama dengan lebih pantas dan mengekalkan ketepatan
- Menjadi malas membuat anda bekerja lebih baik. Llama 3.1 baru sahaja dikeluarkan, adakah anda sudah mencubanya? Walaupun komputer peribadi anda ialah konfigurasi teratas terkini, menjalankan versi 8B terkecil masih boleh menyebabkan kelewatan yang ketara. Untuk meningkatkan kecekapan penaakulan model, penyelidik telah menghasilkan pelbagai kaedah, tetapi kebanyakannya akan menyebabkan model itu mengorbankan beberapa ketepatan. Baru-baru ini, pasukan penyelidik dari Apple dan MetaAI mencadangkan kaedah baharu yang boleh meningkatkan kelajuan inferens peringkat pra-pengisian Llama2 kepada lebih daripada 2 kali ganda sambil memastikan ketepatan tidak menurun dengan ketara Ini boleh meningkatkan Llama3.1 Pecutan memberikan beberapa ilham. Mereka memanggil pendekatan ini LazyLLM, yang bermaksud Lazy Large Language Model. Tajuk kertas: LazyL
- AI 668 2024-08-05 20:41:02
-
- Sub-jurnal alam semula jadi, 10 kali lebih pantas, kaedah reka bentuk jujukan protein terbalik berdasarkan Transformer
- Editor |. Reka bentuk dan kejuruteraan Radish Skin Protein semakin maju pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini berkat kemajuan dalam pembelajaran mendalam. Walau bagaimanapun, model semasa tidak boleh mengambil kira entiti bukan protein secara semula jadi semasa proses reka bentuk. Di sini, penyelidik di Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) di Switzerland mencadangkan kaedah pembelajaran mendalam berdasarkan sepenuhnya pada pengubah geometri koordinat atom dan nama unsur yang boleh meramalkan protein berdasarkan perancah tulang belakang dengan kekangan yang dikenakan oleh persekitaran molekul yang berbeza. Dengan menggunakan kaedah ini, penyelidik boleh menghasilkan enzim yang sangat stabil, aktif secara bermangkin dengan kadar kejayaan yang tinggi. Ini dijangka meningkatkan fleksibiliti saluran paip reka bentuk protein untuk mencapai fungsi yang diingini. Kajian ini menggunakan "Context-awaregeometricde
- AI 1073 2024-08-05 20:33:31
-
- Pengarang Transformer kembali ke Google, dan pasukan pengasas Character.AI 'diperolehi', selagi orang tidak mahu syarikat itu
- Adakah permulaan AI akan berakhir di syarikat besar? Apabila saya bangun, "pertandingan makan ayam" AI generatif telah mengecut lagi. Startup Character.AI mengumumkan pada hari Jumaat bahawa ia telah menandatangani perjanjian dengan Google untuk mendapatkan lesen bukan eksklusif kepada teknologi model bahasa besar (LLM) Character.AI. Google juga mengumumkan pengambilan semula Noam Shazeer dan Daniel DeFreitas. Antaranya, NoamShazeer ialah pengasas dan CEO Character.AI dan salah seorang pengarang kertas Transformer Beliau pernah berkhidmat sebagai ketua jurutera perisian di Google. Daniel DeFreitas ialah presiden Character.AI dan berkhidmat sebagai jurutera kanan di Google.
- AI 946 2024-08-05 20:17:10
-
- Video definisi tinggi itu tidak nyata. Adegan 3D yang dipaparkan dalam beberapa foto menyukarkan anda untuk membezakan keasliannya.
- Sila ambil perhatian bahawa animasi di atas adalah sepenuhnya pemandangan 3D yang dipaparkan daripada berbilang foto. Sukar bagi manusia untuk mengesan kelemahan mereka. Jadi mari kita lihat bagaimana senario ini direalisasikan. Grid dan titik ialah representasi pemandangan 3D yang paling biasa kerana ia adalah eksplisit dan sangat sesuai untuk rasterisasi berasaskan GPU/CUDA yang pantas. Sebaliknya, kaedah Medan Sinaran Neural (NeRF) tercanggih dibina pada perwakilan pemandangan berterusan, selalunya menggunakan perceptron berbilang lapisan (MLP) pemaparan volumetrik yang dioptimumkan untuk mensintesis perspektif baharu pada pemandangan yang ditangkap. Walaupun kesinambungan kaedah ini membantu dengan pengoptimuman, pensampelan rawak yang diperlukan untuk pemaparan adalah mahal dan bising. Penyelidik dari University of the French Riviera telah memperkenalkan kaedah baharu yang menggabungkan kedua-dua kaedah tersebut
- AI 711 2024-08-05 20:15:51
-
- Mengapakah model interaksi tertunda menjadi standard untuk generasi RAG seterusnya?
- Lajur AIxiv ialah lajur di mana tapak ini menerbitkan kandungan akademik dan teknikal. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, lajur AIxiv laman web ini telah menerima lebih daripada 2,000 laporan, meliputi makmal terkemuka dari universiti dan syarikat utama di seluruh dunia, mempromosikan pertukaran dan penyebaran akademik secara berkesan. Jika anda mempunyai kerja yang sangat baik yang ingin anda kongsikan, sila berasa bebas untuk menyumbang atau hubungi kami untuk melaporkan. E-mel penyerahan: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Zhang Yingfeng: Pengasas bersama Infra, dengan pengalaman bertahun-tahun dalam pembangunan infrastruktur pencarian, AI dan Infra, beliau sedang mengusahakan pembinaan generasi akan datang Produk teras RAG. Dalam pembangunan sistem RAG, model Reranker yang baik adalah pautan yang sangat diperlukan.
- AI 1263 2024-08-05 20:15:22
-
- ECCV2024 |. Pasukan Harvard membangunkan FairDomain untuk mencapai keadilan dalam pembahagian dan pengelasan imej perubatan merentas domain
- Editor |. ScienceAI Author |. Pasukan YuTian Dalam bidang kecerdasan buatan (AI), terutamanya AI perubatan, menangani isu keadilan adalah penting untuk memastikan hasil perubatan yang adil. Baru-baru ini, usaha untuk meningkatkan keadilan telah memperkenalkan kaedah dan set data baharu. Walau bagaimanapun, isu keadilan telah diterokai sedikit dalam konteks pemindahan domain, walaupun klinik sering bergantung pada teknologi pengimejan yang berbeza (cth., modaliti pengimejan retina yang berbeza) untuk diagnosis pesakit. Kertas kerja ini mencadangkan FairDomain, yang merupakan kajian sistematik pertama tentang keadilan algoritma di bawah pemindahan domain Kami menguji algoritma penyesuaian domain (DA) dan generalisasi domain (DG) terkini untuk tugasan pembahagian dan pengelasan imej perubatan, bertujuan untuk Memahami. bagaimana berat sebelah dipindahkan antara domain yang berbeza.
- AI 1344 2024-08-05 20:04:36
-
- Mulai sekarang, lebih 100 juta pembangun di GitHub boleh mengakses terus model besar teratas dunia untuk membina aplikasi AI
- Ciri baharu "GitHubModels" yang dilancarkan oleh GitHub dijangka akan mempercepatkan ketibaan era jurutera AI. Apa? Platform pengehosan kod biasa GitHub telah berkembang semula! Platform ini juga telah mula menyediakan Playgroud dengan model AI yang besar. Semua model besar yang popular dalam industri yang boleh anda namakan, termasuk Phi-3 Microsoft, GPT-4o OpenAI, Llama3.1 Meta, CommandR+ Cohere dan MistralLarge MistralAI, boleh dicuba dalam kotak pasir interaktif . Dalam beberapa bulan akan datang, Github juga akan menambah lebih banyak bahasa, visual dan jenis model lain. Dengan kata lain, model dalam gambar ini
- AI 1195 2024-08-05 19:36:38
-
- AI sedang digunakan |. Gunakan model besar untuk menulis copywriting 'bercahaya', dan artikelnya penuh dengan keindahan negara
- Penyumbang Kuasa Mesin: Jia Siluan Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. E-mel penyerahan: content@jiqizhixin.com Dua hari lalu, saya melihat artikel kecil mengenai aplikasi AI yang diterbitkan oleh Jiqizhixin Agak menarik untuk menggunakan model besar untuk menulis salinan "gila". model tulis beberapa perenggan "Let you The funny title and copywriting of "Laugh Out of Parkinson's" biarkan model besar meringkaskan gaya copywriting
- AI 710 2024-08-05 19:26:47
-
- Selepas Sora, OpenAI Lilian Weng secara peribadi menulis artikel untuk mengajar anda cara mereka bentuk model penyebaran generasi video dari awal.
- Keupayaan sintesis imej yang berkuasa bagi model penyebaran telah ditunjukkan dengan baik sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Komuniti penyelidikan kini menangani tugas yang lebih sukar: penjanaan video. Baru-baru ini, Lilian Weng, ketua Sistem Keselamatan OpenAI (SafetySystems), menulis blog tentang model penyebaran penjanaan video. Laman web LilianWeng telah menyusun dan menyusun blog ini tanpa mengubah maksud asalnya Berikut adalah teks asal blog: Tugas penjanaan video itu sendiri adalah superset sintesis imej, kerana imej adalah satu bingkai video. Sintesis video adalah lebih sukar atas sebab berikut: 1. Sintesis video juga memerlukan ketekalan temporal antara bingkai yang berbeza, yang secara semula jadi memerlukan pengekodan lebih banyak pengetahuan dunia ke dalam model. 2. Berbanding dengan teks atau imej
- AI 1059 2024-08-05 19:20:02
-
- Diuji 7 artifak penjanaan video 'peringkat Sora' Siapa yang mempunyai keupayaan untuk naik ke 'Takhta Besi'?
- Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Siapa yang boleh menjadi Raja kalangan video AI? Dalam siri TV Amerika "Game of Thrones", terdapat "Iron Throne". Legenda mengatakan bahawa ia dibuat oleh naga gergasi "Black Death" yang meleburkan ribuan pedang yang dibuang oleh musuh, melambangkan kuasa tertinggi. Untuk duduk di atas kerusi besi ini, keluarga utama mula bergaduh dan bergaduh. Sejak kemunculan Sora, "Game of Thrones" telah dilancarkan dalam bulatan video AI Pemain utama dalam permainan ini termasuk RunwayGen-3 dan Luma dari seberang lautan, serta Kuaishou Keling domestik, ByteDream, dan Zhimo Spectrum Qingying, Vidu, PixVerseV2, dsb. Hari ini kita akan menilai dan melihat siapa yang layak untuk duduk di "Takhta Besi" bulatan video AI. -1- Video Vincent
- AI 1052 2024-08-05 19:19:51
-
- AI membantu pelukis manusia memenangi tempat pertama dalam pertandingan seni Apakah rahsia di sebaliknya?
- Dua tahun lalu, sebuah karya bertajuk "Space Opera" memenangi tempat pertama dalam pertandingan seni Pameran Negeri Colorado. Lukisan ini megah, terang dan gelap, dan agak mengingatkan pelukis simbolis Perancis Gustave Moreau. Walau bagaimanapun, ia tidak dilukis oleh manusia, tetapi oleh peserta tanpa latar belakang lukisan, menggunakan alat lukisan AI. Mari kita kembalikan masa ke tahun 2018. Pada masa itu, sebuah lukisan AI bertajuk "Potret Edmund Bellamy" terjual lebih daripada $400,000 di rumah lelong Christie di New York. Ini adalah karya kecerdasan buatan pertama yang dilelong, yang juga menandakan permulaan karya seni AI diiktiraf oleh pasaran. Pada masa kini, lukisan AI telah menjadi perkara biasa, dan pemain AI di dalam dan luar negara meninggalkan trek ini dalam asap.
- AI 730 2024-08-05 18:29:12
-
- Helah kecil dengan kesan besar, 'hanya baca gesaan dua kali' membolehkan model bahasa kitaran mengatasi Transformer++
- Dalam bidang AI semasa, seni bina arus perdana yang diguna pakai oleh model bahasa besar ialah Transformer. Walau bagaimanapun, dengan kemunculan seni bina seperti RWKV dan Mamba, trend yang jelas telah muncul: model bahasa besar kitaran yang bersaing dengan Transformer dari segi kebingungan pemodelan bahasa dengan cepat memasuki perhatian orang ramai. Apa yang menarik ialah seni bina ini menggunakan jumlah ingatan yang berterusan semasa inferens. Walau bagaimanapun, disebabkan ingatan yang terhad, model bahasa berulang (LM) tidak dapat mengingat dan menggunakan semua maklumat dalam konteks yang panjang, yang membawa kepada kualiti pembelajaran dalam konteks (ICL) yang lemah. Oleh itu, cabaran utama dalam mendapatkan model bahasa besar yang cekap ialah memilih maklumat yang hendak disimpan atau dibuang.
- AI 660 2024-08-05 17:09:49
-
- Ia hanya memerlukan beberapa demonstrasi untuk menyelaraskan model besar DITTO yang dicadangkan oleh pasukan Yang Diyi begitu cekap.
- Kaedah pendidikan manusia juga berfungsi dengan baik untuk model besar. Apabila membesarkan anak-anak, orang sepanjang zaman telah bercakap tentang satu kaedah penting: memimpin melalui teladan. Maksudnya, jadikan diri anda sebagai contoh untuk ditiru dan dipelajari oleh kanak-kanak, bukannya hanya memberitahu mereka apa yang perlu dilakukan. Apabila melatih model bahasa besar (LLM), kami juga mungkin boleh menggunakan kaedah ini - menunjukkan kepada model. Baru-baru ini, pasukan Yang Diyi di Universiti Stanford mencadangkan rangka kerja baharu DITTO yang boleh menyelaraskan LLM dengan tetapan tertentu melalui sebilangan kecil demonstrasi (contoh tingkah laku yang diingini disediakan oleh pengguna). Contoh-contoh ini boleh diperoleh daripada log interaksi sedia ada pengguna, atau dengan mengedit terus output LLM. Ini membolehkan model memahami dan menjajarkan pengguna dengan cekap untuk pengguna dan tugasan yang berbeza
- AI 898 2024-08-05 16:10:32
-
- Semua pekerja meninggalkan kelab lama mereka, dan Stable Diffusion mengetuai pasukan itu untuk memulakan perniagaan sebaik sahaja ia mengalahkan MJ v6 dan SD3 serta-merta, dan juga membuka sumber
- Satu lagi pemain berkuasa telah ditambahkan ke bidang penjanaan imej dan video AI. Ingat Robin Rombach, seorang saintis penyelidikan yang meletak jawatan daripada permulaan AI StabilityAI pada akhir Mac tahun ini? Sebagai salah satu daripada dua pengarang utama yang membangunkan model graf Vincent StableDiffusion, beliau menyertai StabilityAI pada tahun 2022. Kini, hampir lima bulan selepas meninggalkan StabilityAI, Robin Rombach mengumumkan berita baik perniagaannya sendiri di Twitter! Beliau menubuhkan "BlackForestLabs" untuk mempromosikan model pembelajaran mendalam generatif SOTA berkualiti tinggi untuk imej dan video dan menjadikannya tersedia kepada seramai mungkin orang. Ahli pasukan Youjie
- AI 1053 2024-08-05 16:06:52
-
- Pratonton Forum |. 'Menginspirasikan Kreativiti Budaya, Merangsang Produktiviti Baharu Tanpa Had' - Pratonton Forum Pembangunan 'AI + Kreativiti Budaya'
- Tema forum: Kreativiti Budaya Zhiqi, merangsang produktiviti baharu tanpa had Masa forum: 6 Julai, 9:30-11:40 Lokasi forum: Bilik Persidangan 515, Pusat Ekspo Dunia Shanghai Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, semua lapisan masyarakat kehidupan Dorongan baharu tercetus dengan bantuan teknologi baharu. Dalam penanaman dan pembangunan tenaga produktif baharu "AI + budaya dan kreatif", Shanghai secara aktif melaksanakan penggunaan pembinaan digital China, menyediakan reka bentuk peringkat atas dan susun atur strategik untuk budaya digital dan trek baharu yang kreatif dan metaverse, serta mencipta "nuklear titik letupan" untuk pembangunan inovatif industri budaya dan kreatif. Menyediakan peluang baharu. Untuk mempromosikan budaya Cina, mempromosikan pembangunan inovatif industri budaya dan kreatif, dan membina platform komunikasi untuk bidang budaya dan kreatif dalam dan luar negara, "Forum Pembangunan Kebudayaan dan Kreatif AI+" ini wujud. Forum ini menjemput pakar global, cendekiawan, elit industri budaya dan kreatif serta pemimpin industri untuk berkumpul bersama
- AI 504 2024-08-05 15:58:42