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:
-
- Landasan dan Luma bergaduh lagi! Yann LeCun menyerang: Tidak kira betapa hebatnya anda, anda bukan 'model dunia'
- Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen 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. Industri video AI "berjuang" lagi! Pada 29 Jun, platform AI generatif yang terkenal Runway mengumumkan bahawa model terbaharunya Gen-3Alpha telah mula menguji beberapa pengguna. Pada hari yang sama, Luma melancarkan ciri kerangka utama baharu dan terbuka kepada semua pengguna secara percuma. Boleh dikatakan "awak ada rancangan bagus, saya ada tangga dinding"
- AI 1090 2024-07-03 09:13:06
-
- Diterbitkan dalam sub-jurnal Nature, model Transformer topologi meramalkan interaksi protein-ligan berbilang skala untuk membantu pembangunan dadah
- Editor |. Kulit Lobak Aplikasi kecerdasan buatan baharu akan membantu penyelidik meningkatkan keupayaan pembangunan dadah mereka. Projek itu, yang dipanggil TopoFormer, telah dibangunkan oleh pasukan antara disiplin yang diketuai oleh Profesor Guowei Wei dari Jabatan Matematik di Michigan State University. TopoFormer menukarkan maklumat tiga dimensi tentang molekul kepada data yang boleh digunakan oleh model interaksi ubat berasaskan AI biasa, mengembangkan keupayaan model ini untuk meramalkan keberkesanan ubat. "Dengan kecerdasan buatan, anda boleh menjadikan pembangunan ubat lebih pantas, lebih cekap dan lebih murah," kata Wei, yang memegang jawatan di kedua-dua Jabatan Biokimia dan Biologi Molekul dan Jabatan Kejuruteraan Elektrik dan Komputer. Profesor Wei menjelaskan bahawa di Amerika Syarikat,
- AI 1218 2024-07-02 15:23:21
-
- Tidak sabar untuk OpenAI's Q*, senjata rahsia Huawei Noah MindStar untuk meneroka penaakulan LLM ada di sini dahulu
- 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 Penulis kertas kerja ini adalah dari Makmal Bahtera Nuh Huawei di Montreal, termasuk Kang Jikun, Li Xinze, Chen Xi, Amirreza Kazemi, dan Chen Boxing. Kecerdasan buatan (AI) telah mencapai kemajuan besar dalam dekad yang lalu, terutamanya dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer.
- AI 681 2024-07-02 05:01:41
-
- Datang cepat! Luchen Open-Sora boleh mengumpul bulu, dan anda boleh memulakan penjanaan video dengan mudah untuk 10 yuan.
- Baru-baru ini, bidang model penjanaan video sedang berkembang pesat, dengan video berasaskan Vincent, video berasaskan Tu, dan terdapat variasi yang tidak berkesudahan. Walau bagaimanapun, walaupun bilangan model yang banyak di pasaran, kebanyakan orang masih tidak dapat mengalaminya kerana mereka tidak mempunyai kelayakan untuk ujian dalaman dan hanya boleh melihat "model" dan mengeluh. Tidak lama dahulu, kami melaporkan model Open-Sora Luchen Technology Sebagai model seperti Sora sumber terbuka pertama di dunia, ia bukan sahaja berprestasi baik pada pelbagai jenis video, tetapi juga berkos rendah dan tersedia untuk semua orang. Adakah ia berfungsi? bagaimana nak guna? Mari kita lihat ulasan laman web ini. Baru-baru ini, versi sumber terbuka baru 1.2 Open-Sora boleh menjana video definisi tinggi 720p sehingga 16 saat Kesan video rasmi adalah seperti berikut: Kesan yang dihasilkan adalah sangat menakjubkan latar belakang ingin memulakan dan mengalaminya. Berbanding
- AI 1185 2024-07-02 04:22:00
-
- Inovasi Awan Amazon 'Pengambilan Neural Jarang': Hanya padanan teks diperlukan untuk mencapai carian semantik
- 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 Penulis artikel ini ialah Dr. Yang Yang, ketua pembelajaran mesin dan jurutera pembelajaran mesin Geng Zhichao dan Guan Cong daripada pasukan R&D OpenSearch China. OpenSearch ialah carian sumber terbuka tulen dan projek enjin analisis masa nyata yang dimulakan oleh Amazon Cloud Technology
- AI 1028 2024-07-02 02:55:57
-
- Karang program grafik hanya dengan melihat lakaran yang dilukis dengan tangan Berkeley, California, mengajar model resapan kemahiran baharu
- Ternyata model penyebaran boleh digunakan bukan sahaja untuk menghasilkan imej dan video, tetapi juga untuk mensintesis program baharu. Katakan kita memberikan model grafik berbentuk "5" yang dilukis tangan, ia boleh mengubah suai atur cara melalui mutasi berterusan, dan akhirnya mendapat program yang boleh mengeluarkan grafik sasaran. Model ini datang daripada pasukan penyelidik di University of California, Berkeley, yang mencadangkan kaedah baharu sintesis program yang menggunakan model resapan saraf untuk memanipulasi secara langsung pokok sintaks. Tesis 1 ialah Shreyas Kapur, pelajar kedoktoran di sekolah itu, yang penyelianya ialah Stuart Russell, profesor sains komputer di sekolah itu. Tajuk kertas: DiffusionOnSyntaxTreesForProgramSynthesis Alamat kertas: https://arxiv.
- AI 1086 2024-07-02 01:14:04
-
- Menewaskan 25 algoritma reka bentuk molekul, Georgia Tech, University of Toronto, dan Cornell mencadangkan model bahasa besar MOLLEO
- Pengarang |. Editor Wang Haorui, Institut Teknologi Georgia |. Penemuan Molekul SainsAI, sebagai masalah pengoptimuman, menimbulkan cabaran pengiraan yang ketara kerana matlamat pengoptimumannya mungkin tidak boleh dibezakan. Algoritma evolusi (EA) biasanya digunakan untuk mengoptimumkan sasaran kotak hitam dalam penemuan molekul dengan merentasi ruang kimia melalui mutasi rawak dan silang, tetapi ini menghasilkan penilaian sasaran yang meluas dan mahal. Dalam kerja ini, penyelidik dari Institut Teknologi Georgia, Universiti Toronto, dan Universiti Cornell bekerjasama untuk mencadangkan Pengoptimuman Evolusi Dipertingkatkan Bahasa Molekul (MOLLEO) dengan menyepadukan model bahasa besar (LLM) yang telah dilatih dengan pengetahuan kimia ke dalam algoritma evolusi , meningkatkan dengan ketara keupayaan pengoptimuman molekul algoritma evolusi. Kajian itu bertajuk "EfficientEvolutionarySearc"
- AI 1307 2024-07-02 01:07:36
-
- ICML 2024|. Model bahasa besar membantu tugas pengesanan luar pengedaran berasaskan CLIP
- Model pembelajaran mesin boleh menunjukkan prestasi unggul apabila pengedaran set data latihan dan ujian adalah sama. Walau bagaimanapun, dalam persekitaran dunia terbuka, model sering menemui sampel OOD di luar pengedaran boleh menyebabkan model berkelakuan tidak dapat diramalkan, dan akibat ralat mungkin membawa maut, terutamanya dalam senario berisiko tinggi seperti pemanduan autonomi. [1,2]. Oleh itu, pengesanan OOD adalah penting untuk memastikan kebolehpercayaan model pembelajaran mesin dalam penggunaan sebenar. Kebanyakan kaedah pengesanan OOD [1, 3] boleh mengesan sampel OOD dengan berkesan berdasarkan pengelas pengedaran dalam (ID) yang terlatih. Berlari
- AI 724 2024-07-01 23:29:18
-
- ICML 2024 Spotlight |. Penjajaran semula dalam penyahkodan menjadikan model bahasa kurang halusinasi dan lebih konsisten dengan pilihan manusia
- 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 Artikel ini memperkenalkan kertas penyelidikan penjajaran model bahasa, yang telah disiapkan oleh pelajar kedoktoran dari tiga universiti di Switzerland, United Kingdom dan Perancis, dan penyelidik dari Google DeepMind dan Penyelidikan Google. Antaranya, pengarang yang sepadan Ti
- AI 595 2024-07-01 22:09:56
-
- Pemaju sangat gembira! Keluaran terbaru Meta bagi LLM Compiler mencapai kecekapan penalaan automatik 77%.
- Meta telah membangunkan LLMCompiler yang hebat untuk membantu pengaturcara menulis kod dengan lebih cekap. Semalam, tiga gergasi AI utama OpenAI, Google dan Meta bekerjasama untuk mengeluarkan hasil penyelidikan terkini model besar mereka sendiri - OpenAI melancarkan CriticGPT, model baharu yang direka khas untuk mencari pepijat berdasarkan latihan GPT-4, sumber terbuka Google Gemma2 versi 9B dan 27B, dan Meta menghasilkan penemuan terbaru kecerdasan buatan - LLMCompiler. Ini ialah set model sumber terbuka berkuasa yang direka untuk mengoptimumkan kod dan merevolusikan reka bentuk pengkompil. Inovasi ini berpotensi mengubah cara pembangun mendekati pengoptimuman kod, menjadikannya lebih pantas, lebih cekap dan lebih menjimatkan
- AI 1434 2024-07-01 18:16:39
-
- 30 kali lebih cekap daripada kaedah tradisional, model pembelajaran mendalam Transformer pasukan Akademi Sains China meramalkan tapak interaksi gula-protein
- Gula adalah bahan organik yang paling banyak di alam semula jadi dan penting untuk kehidupan. Memahami bagaimana karbohidrat mengawal protein semasa proses fisiologi dan patologi boleh memberi peluang untuk menangani soalan biologi utama dan membangunkan rawatan baharu. Walau bagaimanapun, kepelbagaian dan kerumitan molekul gula menimbulkan cabaran untuk mengenal pasti tapak pengikatan dan interaksi protein-gula secara eksperimen. Di sini, pasukan dari Akademi Sains China membangunkan DeepGlycanSite, model pembelajaran mendalam yang boleh meramalkan tapak pengikat gula dengan tepat pada struktur protein tertentu. DeepGlycanSite menyepadukan ciri geometri dan evolusi protein ke dalam rangkaian neural graf setara yang mendalam dengan seni bina Transformer Prestasinya dengan ketara mengatasi kaedah lanjutan sebelumnya dan boleh meramalkan dengan berkesan
- AI 1100 2024-07-01 15:17:50
-
- Lebih daripada 300 kajian berkaitan, kertas semakan penyuntingan imej pelbagai mod terkini daripada Universiti Fudan dan Universiti Teknologi Nanyang
- 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 Shuai Xincheng, pengarang pertama artikel ini, sedang belajar untuk PhD di Makmal FVL Universiti Fudan dan lulus dari Universiti Shanghai Jiao Tong dengan ijazah sarjana muda. Minat penyelidikan utamanya termasuk penyuntingan imej dan video serta pembelajaran multimodal. Pengenalan Artikel ini mencadangkan pendekatan bersatu untuk menyelesaikan tugas penyuntingan umum.
- AI 620 2024-06-29 06:14:41
-
- Dengan ketepatan 0.96, rangkaian neural graf kekangan fizikal dan kimia digunakan untuk meramalkan interaksi protein-ligan daripada jujukan.
- Editor |. Kulit Lobak Dalam pembangunan ubat, adalah penting untuk menentukan pertalian pengikatan dan kesan fungsian ligan molekul kecil pada protein. Kaedah pengiraan semasa boleh meramalkan sifat interaksi protein-ligan ini, tetapi tanpa struktur protein resolusi tinggi, ketepatan sering hilang dan kesan berfungsi tidak dapat diramalkan. Penyelidik di Universiti Monash dan Universiti Griffith telah membangunkan PSICHIC (PhySIcoCHhemICalgraphneuralnetwork), rangka kerja yang menggabungkan kekangan fizikokimia untuk menyahkod cap jari interaksi terus daripada data jujukan. Ini membolehkan PSICHIC menyahkod mekanisme di sebalik interaksi protein-ligan, mencapai ketepatan dan kebolehtafsiran terkini. Dengan ketiadaan data berstruktur
- AI 810 2024-06-29 05:16:50
-
- 'Kerja ikhlas' Google, sumber terbuka 9B dan 27B versi Gemma2, memfokuskan pada kecekapan dan ekonomi!
- Bagaimanakah Gemma2, yang mempunyai prestasi dua kali ganda, boleh bermain dengan Llama3, yang mempunyai tahap prestasi yang sama? Di landasan AI, gergasi teknologi bersaing hebat. GPT-4o keluar di kaki hadapan, dan Claude3.5Sonnet muncul di kaki belakang. Dalam pertempuran yang begitu sengit, walaupun Google melancarkan usahanya lewat, ia mempunyai keupayaan yang ketara untuk membuat susulan dalam tempoh yang singkat, yang menunjukkan potensinya untuk pembangunan teknologi dan inovasi. Sebagai tambahan kepada model Gemini, Gemma, satu siri model terbuka SOTA yang ringan, nampaknya lebih dekat dengan kami. Ia dibina atas penyelidikan dan teknologi yang sama seperti model Gemini dan bertujuan untuk memberi semua orang alat untuk membina AI. Google terus mengembangkan keluarga Gemma, termasuk CodeGemma, RecurrentGemma dan P
- AI 1147 2024-06-29 00:59:21
-
- ICML 2024 |. Mendedahkan mekanisme pembelajaran Transformer bukan linear dan generalisasi dalam pembelajaran kontekstual
- 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 Penulis artikel ini, Li Hongkang, adalah pelajar kedoktoran di Jabatan Kejuruteraan Elektrik, Komputer dan Sistem di Institut Politeknik Rensselaer di Amerika Syarikat Universiti Sains dan Teknologi China dengan ijazah sarjana muda. Arah penyelidikan termasuk teori pembelajaran mendalam, teori model bahasa besar, pembelajaran mesin statistik, dsb. Kini dalam ICLR/
- AI 503 2024-06-29 00:44:41