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:
-
- Model kod sumber terbuka Mistral mengambil takhta! Codestral tergila-gila dengan latihan dalam lebih 80 bahasa, dan pembangun Tongyi domestik meminta untuk mengambil bahagian!
- Dihasilkan oleh tindanan teknologi 51CTO (WeChat ID: blog51cto) Mistral mengeluarkan model kod pertamanya Codestral-22B! Apa yang menggilakan model ini bukan sahaja kerana ia dilatih dalam lebih 80 bahasa pengaturcaraan, termasuk Swift, dll. yang banyak model kod diabaikan. Kelajuan mereka tidak sama. Ia dikehendaki menulis sistem "terbit/langgan" menggunakan bahasa Go. GPT-4o di sini sedang dikeluarkan, dan Codestral menyerahkan kertas dengan pantas sehingga sukar untuk dilihat! Memandangkan model itu baru sahaja dilancarkan, ia masih belum diuji secara terbuka. Tetapi menurut orang yang bertanggungjawab ke atas Mistral, Codestral kini merupakan model kod sumber terbuka yang berprestasi terbaik. Rakan-rakan yang berminat dengan gambar boleh bergerak ke: - Peluk muka: https
- AI 1131 2024-06-08 21:55:01
-
- Ke arah 'Gelung Tertutup' |. PlanAgent: SOTA baharu untuk perancangan gelung tertutup pemanduan autonomi berdasarkan MLLM!
- Pasukan pembelajaran pengukuhan mendalam Institut Automasi, Akademi Sains China, bersama-sama dengan Li Auto dan lain-lain, mencadangkan rangka kerja perancangan gelung tertutup baharu untuk pemanduan autonomi berdasarkan model bahasa besar berbilang mod MLLM - PlanAgent. Kaedah ini mengambil pandangan mata dari tempat kejadian dan gesaan teks berasaskan graf sebagai input, dan menggunakan pemahaman pelbagai modal dan keupayaan penaakulan akal bagi model bahasa besar berbilang mod untuk melaksanakan penaakulan hierarki daripada pemahaman adegan kepada generasi. arahan pergerakan mendatar dan menegak, dan Selanjutnya menjana arahan yang diperlukan oleh perancang. Kaedah ini diuji pada penanda aras nuPlan berskala besar dan mencabar, dan eksperimen menunjukkan bahawa PlanAgent mencapai prestasi terkini (SOTA) pada kedua-dua senario biasa dan panjang. Berbanding dengan kaedah model bahasa besar (LLM) konvensional, PlanAgent
- AI 324 2024-06-08 21:30:27
-
- Bina semula LLaVA secara modular Untuk menggantikan komponen, cuma tambah 1-2 fail Kilang TinyLLaVA sumber terbuka ada di sini.
- Projek TinyLLaVA+ telah dicipta bersama oleh pasukan Profesor Wu Ji dari Makmal Pemprosesan Isyarat Multimedia dan Maklumat Pintar (MSIIP) Jabatan Elektronik, Universiti Tsinghua dan pasukan Profesor Huang Lei dari Sekolah Kepintaran Buatan, Universiti Beihang. Makmal MSIIP Universiti Tsinghua telah lama komited dalam bidang penyelidikan seperti penjagaan perubatan pintar, pemprosesan bahasa semula jadi dan penemuan pengetahuan, dan pelbagai mod. Pasukan Beijing Airlines telah lama komited dalam bidang penyelidikan seperti pembelajaran mendalam, pelbagai mod dan penglihatan komputer. Matlamat projek TinyLLaVA+ adalah untuk membangunkan pembantu pintar merentas bahasa kecil dengan keupayaan pelbagai mod seperti pemahaman bahasa, soal jawab dan dialog. Pasukan projek akan memberikan permainan penuh untuk kelebihan masing-masing, bersama-sama mengatasi masalah teknikal, dan merealisasikan reka bentuk dan pembangunan pembantu pintar. Ini akan memberi peluang untuk penjagaan perubatan pintar, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengetahuan
- AI 435 2024-06-08 21:21:29
-
- Adakah A.S. jauh ketinggalan dalam aplikasi robotik? Selepas 15 tahun, sepuluh universiti terkemuka memulakan semula 'Pelan Hala Tuju Robotik Kebangsaan'
- Teknologi robotik mempunyai sejarah selama 70 tahun, dan Amerika Syarikat telah mendahului sejak penubuhannya. Sehingga 2009, apabila Amerika Syarikat mengeluarkan Pelan Hala Tuju Robotik Kebangsaan buat kali pertama, aplikasi Amerika Syarikat dalam aplikasi perindustrian (seperti kereta, aeroangkasa dan peralatan rumah) telah menurun ke tempat keempat di dunia. Sejak 2015, Amerika Syarikat terus meningkatkan penggunaan teknologi robotiknya, menduduki tempat kesepuluh di dunia Pasaran robot Asia telah berkembang 5-10 kali ganda daripada pasaran A.S. China "jauh ke hadapan" dalam bidang ini Pada tahun 2023, China membeli kira-kira 52% robot yang dijual, menunjukkan bahawa robotik tidak lagi menjadi keutamaan negara di Amerika Syarikat. Terbaru, dari University of California, Pennsylvania
- AI 1070 2024-06-08 20:57:00
-
- Karya terbaharu MIT: menggunakan GPT-3.5 untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa
- Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete
- AI 579 2024-06-08 18:09:01
-
- Pada persidangan Microsoft Build, Fabric, PostgreSQL dan Cosmos DB menerima peningkatan AI
- Microsoft baru-baru ini mengeluarkan kira-kira 60 pengumuman pada persidangan Buildnya, termasuk keupayaan kecerdasan buatan baharu untuk produk pengurusan pangkalan data awannya. Fabric, platform data bersatu syarikat yang dilancarkan tahun lepas, merupakan penerima manfaat utama. Kit Pembangunan Beban Kerja (Kit Pembangunan Beban Kerja), yang sedang dalam pratonton, boleh digunakan untuk melanjutkan aplikasi dalam Fabrik. FabricDataSharing ialah ciri baharu yang mengendalikan data masa nyata merentas pengguna dan aplikasi. Ia termasuk antara muka pengaturcaraan aplikasi untuk mengakses data yang disimpan dalam sumber luaran. Keupayaan automasi baharu (Automasi) memudahkan tugasan berulang. Keseluruhan sistem Fusion ialah RESTfu serba baharu
- AI 1028 2024-06-08 17:46:24
-
- Yang terbaru dari University of California! CarDreamer: Platform sumber terbuka yang komprehensif dan fleksibel untuk ujian algoritma pemanduan autonomi
- Ditulis di atas & Pemahaman peribadi pengarang Untuk mengemudi dengan selamat senario dunia sebenar yang kompleks, kenderaan autonomi mesti dapat menyesuaikan diri dengan pelbagai keadaan jalan raya dan meramalkan peristiwa masa depan. Pembelajaran pengukuhan (RL) berdasarkan model dunia telah muncul sebagai pendekatan yang menjanjikan untuk mencapai matlamat ini dengan mempelajari dan meramalkan dinamik kompleks pelbagai persekitaran. Walau bagaimanapun, platform yang boleh diakses untuk melatih dan menguji algoritma sedemikian dalam persekitaran pemanduan yang kompleks tidak wujud pada masa ini. Untuk mengisi jurang ini, CarDreamer diperkenalkan di sini, platform pembelajaran sumber terbuka pertama yang direka khusus untuk membangun dan menilai algoritma pemanduan autonomi berdasarkan model dunia. Ia mengandungi tiga komponen utama: 1%) Model Dunia (WM) Tulang Belakang: CarDreamer menyepadukan beberapa
- AI 1158 2024-06-08 16:57:52
-
- Agenda Persidangan Sumber Pintar 2024 Didedahkan丨Model Generatif
- Dari 14 hingga 15 Jun 2024, Persidangan Sumber Pintar Beijing ke-6 akan diadakan dalam gabungan luar talian dan dalam talian Tempat luar talian akan terletak di Pusat Persidangan Zon Demonstrasi Bebas Kebangsaan Zhongguancun. Persidangan Zhiyuan 2024 sekali lagi menghimpunkan penyelidik cemerlang tahun ini dengan perspektif global untuk bertukar-tukar idea baharu, meneroka idea baharu dan menerajui sempadan baharu. Saluran pendaftaran kini dibuka secara rasmi. Undur ke Persidangan Zhiyuan Beijing: Forum Model Generatif 11 hari |. Dengan perkembangan pesat kaedah pemodelan generatif dan pertumbuhan pesat skala model, kecerdasan buatan generatif yang diwakili oleh model autoregresif dan model kebarangkalian resapan (seperti siri GPT, Sora, StableD
- AI 550 2024-06-08 16:08:31
-
- Pemula AI secara kolektif menukar pekerjaan kepada OpenAI, dan pasukan keselamatan berkumpul semula selepas Ilya pergi!
- Minggu lalu, di tengah gelombang peletakan jawatan dalaman dan kritikan luar, OpenAI dibelenggu oleh masalah dalaman dan luaran: - Pelanggaran kakak balu itu mencetuskan perbincangan hangat global - Pekerja menandatangani "fasal tuan" didedahkan satu demi satu - Netizen menyenaraikan " Ultraman " tujuh dosa maut" ” Pembasmi khabar angin: Menurut maklumat dan dokumen bocor yang diperolehi oleh Vox, kepimpinan kanan OpenAI, termasuk Altman, sangat mengetahui peruntukan pemulihan ekuiti ini dan menandatanganinya. Di samping itu, terdapat isu serius dan mendesak yang dihadapi oleh OpenAI - keselamatan AI. Pemergian lima pekerja berkaitan keselamatan baru-baru ini, termasuk dua pekerjanya yang paling terkemuka, dan pembubaran pasukan "Penjajaran Super" sekali lagi meletakkan isu keselamatan OpenAI dalam perhatian. Majalah Fortune melaporkan bahawa OpenA
- AI 1019 2024-06-08 13:00:10
-
- CVPR\'24 Lisan |. Melihat kehidupan masa lalu dan masa kini pengesan awan titik jarang SAFDNet!
- Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah pengesanan objek awan titik 3D adalah penting untuk persepsi pemanduan autonomi Cara mempelajari perwakilan ciri secara cekap daripada data awan titik jarang adalah cabaran utama dalam bidang pengesanan objek awan titik 3D. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan HEDNet yang diterbitkan oleh pasukan dalam NeurIPS2023 dan SAFDNet dalam CVPR2024 menumpukan pada penyelesaian masalah bahawa rangkaian neural konvolusi yang jarang sedia ada sukar untuk menangkap kebergantungan antara ciri jarak jauh, manakala SAFDNet ialah rangkaian tulen. berdasarkan HEDNet pengesan awan titik jarang. Dalam pengesanan objek awan titik, kaedah tradisional sering bergantung pada pengekstrak ciri rekaan tangan, yang mempunyai keberkesanan terhad apabila memproses data awan titik jarang. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, berdasarkan
- AI 627 2024-06-08 12:25:22
-
- Tencent Hunyuan mengeluarkan perpustakaan pecutan sumber terbuka, memendekkan masa penjanaan imej sebanyak 75%
- Pada 8 Jun, Tencent mengeluarkan perpustakaan pecutan untuk model besar sumber terbuka yang dijana teks Hunyuan Tencent untuk penjanaan graf (dirujuk sebagai model Hunyuan DiT), yang meningkatkan kecekapan penaakulan dan memendekkan masa penjanaan graf sebanyak 75%. Ambang untuk menggunakan model Hunyuan DiT juga telah dikurangkan dengan ketara. Pengguna boleh menggunakan keupayaan model graf Tencent Hunyuan Wensheng berdasarkan antara muka grafik ComfyUI. Pada masa yang sama, model Hunyuan DiT telah digunakan ke perpustakaan model umum HuggingFaceDiffusers Pengguna boleh menghubungi model Hunyuan DiT dengan hanya tiga baris kod tanpa memuat turun perpustakaan kod asal. Sebelum ini, Tencent mengumumkan bahawa model penjanaan teks Hunyuan telah dinaik taraf sepenuhnya dan sumber terbuka, dan boleh digunakan oleh perusahaan dan pembangun individu untuk kegunaan komersial percuma. Ini ialah gambar rajah penjanaan teks seni bina DiT sumber terbuka pertama dalam industri.
- AI 1162 2024-06-08 12:12:11
-
- Menyokong input 380,000 perkataan pada satu masa! Tencent Hunyuan melancarkan model artikel sepanjang 256k, terbuka kepada perusahaan dan pembangun individu melalui Tencent Cloud
- Teknologi model besar AI menjadi kuasa utama dalam menggalakkan pembangunan produktiviti berkualiti tinggi dan memainkan peranan penting dalam penyepaduan dengan beribu-ribu industri. Model besar Hunyuan Tencent telah mengembangkan model kepada skala parameter peringkat trilion dengan mengguna pakai struktur model pakar campuran (MoE), meningkatkan kapasiti "otak" untuk meningkatkan prestasi ramalan sambil mengurangkan kos inferens. Sebagai model umum, Tencent Hunyuan menerajui industri dalam prestasi Cina, terutamanya dalam penjanaan teks, logik matematik dan dialog berbilang pusingan. Baru-baru ini, Tencent Hunyuan Large Model secara rasmi mengeluarkan model teks sepanjang 256k dan membukanya kepada majoriti perusahaan dan pembangun individu melalui Tencent Cloud untuk menyokong rangkaian inovasi dan aplikasi yang lebih luas. Versi model Tencent Hunyuan 256k mempunyai keupayaan untuk memproses teks ultra-panjang lebih daripada 380,000 aksara.
- AI 437 2024-06-08 11:11:19
-
- Bengkel penyeliaan perkhidmatan pintar IEEE ICWS yang pertama kini memerlukan penyerahan!
- IEEEICWS (IEEE International Conference on Web Services), IEEE International World Wide Web Conference, akan diadakan di Shenzhen, China dari 7 hingga 13 Julai 2024! ICWS ialah forum antarabangsa CCF-B yang bertujuan untuk bertukar-tukar kemajuan asas terkini dalam teknologi dan amalan terkini perkhidmatan berasaskan rangkaian, mengenal pasti topik penyelidikan yang baru muncul, dan menentukan masa depan perkhidmatan berasaskan rangkaian. SRG ialah bengkel pertama IEEEICWS yang memberi tumpuan kepada penyeliaan perkhidmatan pintar. Pautan penyerahan: https://icws.conferences.computer.org/2024/srg-workshop/SRG Nombor Pengenalan
- AI 385 2024-06-08 09:14:09
-
- Apakah kecerdasan buatan am? Adakah awak tahu?
- Gambar gambar gambar gambar gambar gambar kecerdasan buatan sempit, sepadan dengan ArtificialNarrowIntelligence Inggeris, dirujuk sebagai ANI, juga dipanggil kecerdasan buatan khusus tugas. Teknologi pintar telah digunakan secara meluas untuk menyelesaikan pelbagai tugas khusus, seperti pemanduan pintar, pengecaman muka, AlphaGo, lukisan AI, model bahasa semula jadi, dll., yang kesemuanya tergolong dalam kategori teknologi pintar. Gambar telah menembusi kecerdasan buatan dan secara semula jadi mempunyai kecerdasan yang lebih tinggi dalam bidang tertentu, tetapi ia hanya terhad kepada bidang itu. Sebagai contoh, tiada cara untuk anda mendapatkan model lukisan AI untuk bermain Go dengan anda, tiada cara untuk model pengecaman muka memandu kereta dan tiada cara untuk anda mendapatkan AlphaGo untuk menulis artikel. Sebaliknya, manusia, walaupun mereka hanya mempunyai otak kecil (dan nombor)
- AI 773 2024-06-08 09:10:05
-
- Untuk menjadikan model besar memainkan peranan yang lebih besar, ia tidak dapat dipisahkan daripada elemen utama asas pengetahuan.
- Dalam dunia model besar, terdapat beberapa perkataan slanga, seperti "kad lukisan" dan "memurnikan alkimia". Istilah ini kedengaran mudah dan menyeronokkan, tetapi untuk "elixir" benar-benar berfungsi, terdapat elemen utama di sebaliknya - pangkalan pengetahuan. Dalam pangkalan pengetahuan ini, sejumlah besar maklumat dan teknik disimpan untuk membantu pemain lebih memahami dan menggunakan slanga ini. Pangkalan pengetahuan bukan sahaja mengandungi peraturan dan permainan permainan, tetapi juga melibatkan cerita latar belakang dan watak permainan Dari pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penjanaan kandungan kepada pengecaman imej, model besar itu telah menunjukkan keupayaan yang menakjubkan dalam pelbagai bidang. . Walau bagaimanapun, apabila model besar menangani masalah dalam bidang tertentu, hasil output mungkin tidak tepat atau cukup relevan kerana kekurangan pengetahuan latar belakang yang diperlukan. Bagaimanakah kita harus memahami pangkalan pengetahuan yang dibina khusus untuk AI? asas pengetahuan
- AI 634 2024-06-07 22:44:36