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:
-
- ICML 2024 AI for Math Workshop panggilan untuk kertas kerja dan cabaran dilancarkan!
- ICML2024, Bengkel AIforMathWorkshop tentang Bahasa Formal dan Semulajadi Masa Penaakulan Matematik AI: 26/27 Julai 2024 Lokasi: Vienna, Austria. Diadakan serentak di tapak dan dalam talian. Halaman utama bengkel: https://sites.google.com/view/ai4mathworkshopicml2024/ Penaakulan matematik ialah bahagian paling mencabar dan mendalam dalam kecerdasan manusia. Dalam proses pembangunan penaakulan matematik, manusia telah meringkaskan pelbagai bahasa formal, yang boleh menerangkan dengan tegas masalah matematik dan proses pembuktian. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, algoritma pembelajaran mesin dan model bahasa berskala besar secara beransur-ansur menghampiri atau bahkan mengatasi prestasi manusia dalam beberapa penaakulan matematik.
- AI 650 2024-07-18 05:36:50
-
- Meta membangunkan teknologi penyulingan Sistem 2, dan ketepatan tugas model dialog Llama 2 hampir 100%
- Para penyelidik berkata bahawa jika penyulingan System2 boleh menjadi ciri penting sistem AI pembelajaran berterusan masa hadapan, ia boleh meningkatkan lagi prestasi tugas inferens di mana System2 tidak berfungsi dengan baik. Apabila bercakap mengenai strategi model bahasa besar (LLM), secara amnya terdapat dua jenis, satu ialah Sistem1 segera (tindak balas pantas) dan satu lagi ialah Sistem2 (berfikir perlahan). Di mana penaakulan System2 memihak kepada pemikiran yang bernas, pemikiran perantaraan generatif membenarkan model (atau manusia) untuk menaakul dan merancang untuk berjaya menyelesaikan tugas atau bertindak balas kepada arahan. Dalam penaakulan System2, aktiviti mental yang bersungguh-sungguh diperlukan, terutamanya dalam situasi di mana System1 (pemikiran yang lebih automatik) boleh menjadi salah. Oleh itu, Sistem1 ialah
- AI 921 2024-07-18 05:07:20
-
- Untuk menangani secara langsung keperluan AGI sebenar Parti A, Forum Pembangunan Integrasi Industri Pemerkasaan Kecerdasan Buatan telah berjaya diadakan
- Pada 6 Julai, "Forum Pembangunan Integrasi Industri Pemerkasaan Kecerdasan Buatan 2024WAIC" telah diadakan dengan megah di Pusat Pameran dan Konvensyen Ekspo Dunia. Topik utama forum ini adalah untuk membincangkan isu berkaitan kecerdasan buatan yang memperkasakan perindustrian baharu dan menggalakkan pembangunan integrasi industri, termasuk ucapan kepimpinan, majlis menandatangani, ucaptama, pelepasan keperluan senario kecerdasan buatan untuk perusahaan pusat dan milik negara, dan forum meja bulat. Banyak perusahaan daripada perusahaan milik kerajaan pusat dan bidang kecerdasan buatan mengambil bahagian, termasuk Institut Penyelidikan Pembangunan Industri Maklumat Elektronik China, Institut Penyelidikan Mudah Alih China, Sinopec Shengli Oilfield, Pusat Khidmat Pelanggan Grid Negeri, China Electronics Yuchuang, China Southern Power Grid Digital Grid Group, Institut Damo, Awan Pintar Baidu, Qizhi Inovasi, dll. Tetamu yang menghadiri persidangan itu menumpukan pada amalan aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang yang berbeza, pembangunan dan aplikasi model besar, serta operasi dan penyelenggaraan pintar.
- AI 492 2024-07-18 03:14:57
-
- Bagaimanakah pemasar AIGC yang bergaya boleh mencapai situasi menang-menang antara 'lizi' dan 'muka'?
- Inovasi dan Keselamatan Teknologi AIGC dalam Bidang Pemasaran Pada tahun lalu, teknologi AI telah mencetuskan gelombang perubahan dalam semua lapisan masyarakat. Bulatan pemasaran, yang sentiasa "bergaya", adalah yang pertama menerima teknologi AIGC. Data yang berkaitan menunjukkan bahawa pada tahun 2023, hampir separuh daripada pengiklan negara saya akan menggunakan teknologi AIGC dalam aktiviti pemasaran dalam talian, dan lebih daripada 90% daripada aplikasi ini memfokuskan pada penciptaan kandungan dan pembangunan kreatif. Model pengiklanan dan pemasaran berasaskan teknologi baharu ini secara beransur-ansur terbentuk, membawa lebih banyak kemungkinan untuk pengiklan mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan. Walau bagaimanapun, sementara teknologi AIGC memanfaatkan dengan baik dalam bidang pemasaran, ia juga datang dengan banyak cabaran. Sebagai contoh, teknologi AIGC boleh menyebabkan risiko kandungan apabila menjana bahan pemasaran, dan aktiviti pemasaran yang dilaburkan secara tidak sengaja mungkin berfungsi sebagai pakaian pengantin untuk produk haram. Jadi,
- AI 786 2024-07-18 01:41:21
-
- ICML 2024 |. Tanpa memperlahankan dan menyimpan memori video, LowMemoryBP meningkatkan kecekapan ingatan video perambatan belakang
- 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 pertama kertas kerja ini ialah Yang Yuchen, pelajar sarjana tahun kedua di Pusat Pengajian Statistik dan Sains Data Universiti Nankai, dan penasihatnya ialah Profesor Madya Xu Jun di Pusat Pengajian Statistik dan Sains Data Universiti Nankai. Fokus penyelidikan pasukan Profesor Xu Jun ialah penglihatan komputer, AI generatif dan pembelajaran mesin yang cekap, dan mereka bekerja di atas
- AI 679 2024-07-18 01:39:51
-
- Koleksi Kepintaran Terwujud WAIC 2024|Perhimpunan selebriti terkemuka, pameran semua kategori pencapaian: Inovasi dalam teknologi kecerdasan terkandung membuka era baharu robot AI
- Kecerdasan Terjelma: Era baharu robot pintar Industri perisikan yang terkandung mewakili integrasi dan pembangunan yang mendalam bagi dua teknologi termaju kecerdasan buatan dan robotik, membolehkan robot mencapai interaksi semula jadi dengan alam sekitar melalui kerjasama persepsi, kognisi dan tindakan. Kebangkitan penjelmaan bermakna kecerdasan buatan bergerak daripada pemprosesan maklumat tunggal kepada medan pemandangan yang lebih kompleks dan berbilang dimensi, membuka era baharu penyepaduan mendalam sistem pintar dan masyarakat manusia. Isu utama, senario aplikasi dan keputusan canggih bagi kecerdasan terkandung Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia 2024 dan Persidangan Peringkat Tinggi mengenai Tadbir Urus Global bagi Kepintaran Buatan (selepas ini dirujuk sebagai "WAIC2024") akan memberi tumpuan secara mendalam pada trend pembangunan kecerdasan terkandung , dengan forum utama dan robot pintar yang kaya Pameran pencapaian inovatif memberikan gambaran tentang potensi pembangunan besar industri perisikan yang terkandung dan bersama-sama melakarkan era robot pintar.
- AI 588 2024-07-18 00:17:51
-
- Ciri Ini Menjadikan Apl Desktop ChatGPT Lebih Baik Daripada Tapak Web
- Terima kasih kepada apl ChatGPT untuk macOS, anda kini boleh melancarkan ChatGPT dari mana-mana tetingkap pada Mac anda dan menggunakan Mod Suara. OpenAI juga menambahkan beberapa pilihan lampiran media pada apl yang tidak tersedia di tapak web, seperti tangkapan skrin dan akses t
- AI 1166 2024-07-17 22:50:21
-
- Mendahului senarai jurutera perisian AI sumber terbuka, penyelesaian tanpa ejen UIUC dengan mudah menyelesaikan masalah pengaturcaraan sebenar SWE-bench
- 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 Semua pengarang kertas kerja ini adalah daripada pasukan guru Zhang Lingming di Universiti Illinois di Urbana-Champaign (UIUC), termasuk: Steven Code repair; pelajar kedoktoran tahun empat, penyelidik
- AI 999 2024-07-17 22:02:05
-
- Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
- Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
- AI 1081 2024-07-17 18:37:10
-
- Penerokaan dan amalan model besar penderiaan jauh pelbagai mod, Wang Jian, ketua model besar penderiaan jauh Kumpulan Ant, membawa tafsiran yang mendalam
- Pada 5 Julai, di bawah bimbingan Pejabat Jawatankuasa Penganjur Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia dan Kerajaan Rakyat Daerah Xuhui, Shanghai, Anugerah Yunfan WAIC 2024 dan Belia Kepintaran Buatan telah dihoskan oleh Makmal Kepintaran Buatan Shanghai, laman web ini dan Global Perikatan Akademik Kecerdasan Buatan Universiti Forum ini telah diadakan dengan jayanya. Forum itu menghimpunkan lebih 30 graduan Yunfan yang lalu dan baharu dari universiti, institusi penyelidikan dan perusahaan di dalam dan luar negara, termasuk Universiti Stanford, Universiti Oxford, UCLA, Universiti California, ETH Zurich, Universiti Hong Kong, Universiti Tsinghua, Universiti Peking , Universiti Shanghai Jiao Tong, dsb. Pemenang anugerah menghadiri persidangan itu secara luar talian, mengumpulkan kebijaksanaan saintis AI muda antarabangsa, meneroka secara aktif sempadan keupayaan AI, dan menyumbang tenaga baharu kepada pelan tindakan pembangunan AI China. Wang Jianzuo, orang yang bertanggungjawab ke atas model penderiaan jauh berskala besar Kumpulan Ant, berkhidmat sebagai WAIC Yunfan 2024
- AI 676 2024-07-17 18:03:14
-
- Quark menaik taraf 'Kotak Carian Super' dan melancarkan perkhidmatan AI sehenti yang berpusat pada carian AI
- Dalam era model besar, bagaimana AI generatif merevolusikan produk carian? Quark, anak syarikat Alibaba Intelligent Information Business Group, "mengangkat tangan anda untuk menjawab soalan." Pada 10 Julai, Quark menaik taraf "Kotak Carian Super" dan melancarkan perkhidmatan AI sehenti yang berpusat pada carian AI, menyediakan pengguna dengan nilai perkhidmatan maklumat bersepadu daripada perolehan semula, penciptaan, ringkasan, kepada penyuntingan, penyimpanan dan perkongsian. Kotak carian AI baharu membolehkan menjawab, mencipta dan meringkaskan masa lalu Enjin carian menyediakan pengisihan senarai tapak web berdasarkan kata kunci. Pemilihan berulang, klik, membaca dan sebilangan besar hasil yang tidak relevan telah menjadi penghalang kepada pengguna untuk mendapatkan maklumat dengan cekap, dan sukar untuk mendapatkan jawapan yang memuaskan kepada soalan yang kompleks. Lonjakan dalam teknologi AI telah mencetuskan nilai baharu dalam carian. Pengguna membuka carian Quark versi 7.0
- AI 537 2024-07-17 17:43:33
-
- Alat dan Petua AI Penting untuk Setiap Pelajar
- Pelajar boleh menggunakan AI dalam beberapa cara pintar untuk meningkatkan pembelajaran mereka dan bekerja dengan lebih cekap. Pada ketika ini, terdapat banyak alat AI yang boleh digunakan oleh pelajar, meliputi pengambilan nota, tunjuk ajar dan banyak lagi. Tetapi alat AI manakah yang terbaik untuk pelajar?
- AI 1133 2024-07-17 16:49:04
-
- Tukar sepenuhnya model bahasa: TTT seni bina baharu mengatasi Transformer dan model ML menggantikan keadaan tersembunyi RNN
- Daripada model besar 125M kepada 1.3B, prestasi telah dipertingkatkan. Sungguh sukar dipercayai bahawa ini akhirnya berlaku. Seni bina model bahasa besar (LLM) baharu dijangka menggantikan Transformer, yang popular dalam bidang AI setakat ini, dan prestasinya lebih baik daripada Mamba. Pada hari Isnin minggu ini, kertas kerja mengenai Test-TimeTraining (TTT) menjadi topik hangat dalam komuniti kecerdasan buatan. Pautan kertas: https://arxiv.org/abs/2407.04620 Penulis kajian ini adalah dari Universiti Stanford, Universiti California, Berkeley, Universiti California, San Diego, dan Meta. Mereka mereka bentuk seni bina baharu, TTT, untuk menggantikan keadaan tersembunyi RNN dengan model pembelajaran mesin. Modul itu
- AI 525 2024-07-17 16:08:17
-
- Kertas pengarang tunggal, Google mencadangkan berjuta-juta pakar Campuran, mengatasi suapan hadapan yang padat dan jarang MoE
- Melepaskan potensi untuk melanjutkan Transformer sambil mengekalkan kecekapan pengiraan. Lapisan Feedforward (FFW) dalam seni bina Transformer standard menghasilkan peningkatan linear dalam kos pengiraan dan ingatan pengaktifan apabila lebar lapisan tersembunyi meningkat. Oleh kerana saiz model bahasa besar (LLM) terus meningkat, seni bina pakar campuran jarang (MoE) telah menjadi kaedah yang boleh dilaksanakan untuk menyelesaikan masalah ini, yang memisahkan saiz model daripada kos pengiraan. Banyak model MoE yang baru muncul boleh mencapai prestasi yang lebih baik dan prestasi yang lebih berkuasa pada saiz yang sama. Undang-undang penskalaan MoE berbutir halus yang ditemui baru-baru ini menunjukkan bahawa kebutiran yang lebih tinggi membawa kepada prestasi yang lebih baik. Walau bagaimanapun, model KPM sedia ada terhad kepada bilangan pakar yang rendah disebabkan oleh cabaran pengiraan dan pengoptimuman.
- AI 571 2024-07-17 14:34:17
-
- Latihan aksiomatik membolehkan LLM mempelajari penaakulan kausal: model 67 juta parameter adalah setanding dengan trilion tahap parameter GPT-4
- Tunjukkan rantai sebab kepada LLM dan ia mempelajari aksiom. AI sudah pun membantu ahli matematik dan saintis menjalankan penyelidikan Contohnya, ahli matematik terkenal Terence Tao telah berulang kali berkongsi pengalaman penyelidikan dan penerokaannya dengan bantuan alatan AI seperti GPT. Untuk AI bersaing dalam bidang ini, keupayaan penaakulan sebab yang kukuh dan boleh dipercayai adalah penting. Penyelidikan yang akan diperkenalkan dalam artikel ini mendapati bahawa model Transformer yang dilatih mengenai demonstrasi aksiom transitiviti sebab pada graf kecil boleh digeneralisasikan kepada aksiom transitiviti pada graf besar. Dalam erti kata lain, jika Transformer belajar untuk melakukan penaakulan sebab yang mudah, ia boleh digunakan untuk penaakulan sebab yang lebih kompleks. Rangka kerja latihan aksiomatik yang dicadangkan oleh pasukan adalah paradigma baharu untuk pembelajaran penaakulan sebab berdasarkan data pasif, dengan hanya demonstrasi
- AI 1218 2024-07-17 10:14:38