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:
-
- Bagaimanakah OctopusV3, dengan kurang daripada 1 bilion parameter, boleh dibandingkan dengan GPT-4V dan GPT-4?
- Ciri sistem AI berbilang modal ialah mereka boleh memproses dan mempelajari pelbagai jenis data termasuk bahasa semula jadi, penglihatan, audio, dll., untuk membimbing keputusan tingkah laku mereka. Baru-baru ini, penyelidikan mengenai menggabungkan data visual ke dalam model bahasa yang besar (seperti GPT-4V) telah mencapai kemajuan penting, tetapi cara menukar maklumat imej secara berkesan kepada operasi boleh laku untuk sistem AI masih menghadapi cabaran. Untuk merealisasikan transformasi maklumat imej, kaedah biasa ialah menukar data imej ke dalam perihalan teks yang sepadan, dan kemudian sistem AI beroperasi berdasarkan penerangan. Ini boleh dilakukan dengan melaksanakan pembelajaran terselia pada set data imej sedia ada, membolehkan sistem AI mempelajari secara automatik perhubungan pemetaan imej-ke-teks. Selain itu, kaedah pembelajaran pengukuhan juga boleh digunakan untuk mempelajari cara membuat keputusan berdasarkan maklumat imej dengan berinteraksi dengan persekitaran. yang lain
- AI 631 2024-05-02 16:01:01
-
- Dalam 12 tugas pemahaman video, Mamba pertama kali mengalahkan Transformer
- Tapak ini menerbitkan lajur dengan kandungan akademik dan teknikal. Dalam tahun-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. Meneroka alam baharu pemahaman video, model Mamba menerajui aliran baharu dalam penyelidikan penglihatan komputer! Batasan seni bina tradisional telah dipecahkan Model ruang negeri Mamba telah membawa perubahan revolusioner kepada bidang pemahaman video dengan kelebihan uniknya dalam pemprosesan urutan panjang. Dari Universiti Nanjing, Shanghai
- AI 1440 2024-05-01 08:20:15
-
- Memahami GraphRAG (1): Cabaran RAG
- RAG (RiskAssessmentGrid) ialah kaedah yang mempertingkatkan model bahasa besar (LLM) sedia ada dengan sumber pengetahuan luaran untuk memberikan jawapan yang lebih berkaitan kontekstual. Dalam RAG, komponen perolehan memperoleh maklumat tambahan, respons adalah berdasarkan sumber tertentu, dan kemudian menyuap maklumat ini ke dalam gesaan LLM supaya respons LLM adalah berdasarkan maklumat ini (fasa peningkatan). RAG lebih menjimatkan berbanding teknik lain seperti pemangkasan. Ia juga mempunyai kelebihan untuk mengurangkan halusinasi dengan menyediakan konteks tambahan berdasarkan maklumat ini (peringkat penambahan) - RAG anda menjadi kaedah aliran kerja untuk tugasan LLM hari ini (seperti pengesyoran, pengekstrakan teks, analisis sentimen, dsb.). Jika kita memecahkan idea ini dengan lebih lanjut, berdasarkan niat pengguna, kita biasanya melihat
- AI 1068 2024-04-30 19:10:01
-
- Xiaohongshu membuat ejen pintar bergaduh! Dilancarkan bersama dengan Universiti Fudan untuk melancarkan alat sembang kumpulan eksklusif untuk model besar
- Bahasa bukan sahaja timbunan perkataan, tetapi juga karnival emotikon, lautan meme, dan medan perang untuk pahlawan papan kekunci (eh? Apa yang salah?). Bagaimanakah bahasa membentuk tingkah laku sosial kita? Bagaimanakah struktur sosial kita berkembang melalui komunikasi lisan yang berterusan? Baru-baru ini, penyelidik dari Universiti Fudan dan Xiaohongshu menjalankan perbincangan mendalam tentang isu ini dengan memperkenalkan platform simulasi yang dipanggil AgentGroupChat. Fungsi sembang kumpulan media sosial seperti WhatsApp adalah inspirasi untuk platform AgentGroupChat. Pada platform AgentGroupChat, Ejen boleh mensimulasikan pelbagai senario sembang dalam kumpulan sosial untuk membantu penyelidik memahami dengan mendalam kesan bahasa terhadap tingkah laku manusia. sepatutnya
- AI 1173 2024-04-30 18:40:23
-
- Versi GitHub Devin adalah dalam talian, anda boleh membangunkan aplikasi jika anda boleh menaip, Ketua Pegawai Eksekutif Microsoft: Tentukan Semula IDE
- "Versi GitHub Devin" Microsoft - Copilot WorkSpace, akhirnya dalam talian! WorkSpace ialah persekitaran pembangunan "Copilot native" baharu yang bertujuan untuk membenarkan semua pembangun menggunakan bahasa semula jadi untuk mengubah idea dalam fikiran mereka menjadi aplikasi. Dalam erti kata lain, selagi anda mempunyai idea dan boleh menaip, anda boleh melibatkan diri dalam pembangunan perisian. Aliran kerja bahasa semula jadi WorkSpace juga telah memenangi gelaran "versi GitHub Devin" yang dianugerahkan oleh netizen. Ketua Pegawai Eksekutif GitHub Domke berkata bahawa WorkSpace telah mengatasi fungsi asal Copilot dan akan mentakrifkan semula pengalaman pembangun. Ketua Pegawai Eksekutif Microsoft Nadella juga menyebut lagi
- AI 562 2024-04-30 17:55:24
-
- Cara memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam perkhidmatan web
- Mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan ke dalam pelbagai produk telah menjadi pengubah permainan, terutamanya dalam sistem perkhidmatan rangkaian. Takrifan kecerdasan buatan telah berkembang untuk memasukkan heuristik dan kebarangkalian dalam kod pengaturcaraan, membuka jalan untuk pemprosesan data yang lebih cekap dan keupayaan menyelesaikan masalah. Pasaran pembelajaran mesin (ML) berkembang pesat di seluruh dunia. Pada 2022, ia akan bernilai kira-kira $19.2 bilion. Pakar meramalkan bahawa jumlah ini akan melonjak kepada $225.91 bilion menjelang 2030. Artikel ini menyelidiki kesan mendalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (ML) pada perkhidmatan web, mendedahkan cara ia merevolusikan cara kami memproses sejumlah besar data. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi pembelajaran mesin telah membuat penemuan besar dalam pelbagai bidang, terutamanya dalam pemprosesan data
- AI 795 2024-04-30 17:50:01
-
- Apakah potensi kecerdasan buatan kuantum?
- Dalam pasir yang berubah-ubah kecerdasan buatan (AI), seekor burung phoenix telah bangkit daripada abu, membawa kepada era baharu kecerdasan pengiraan—penyatuan fizik kuantum dan sihir pengiraan. Perhatian, pembaca, adalah kelahiran kecerdasan buatan kuantum, penumpuan zaman yang akan mentakrifkan semula trajektori kemajuan teknologi seperti yang kita ketahui. Memahami AI Kuantum: Perkahwinan Mekanik Kuantum dan Kepintaran Buatan Pada dasarnya, AI kuantum adalah seperti tarian antara alam halus fizik kuantum dan simfoni pengiraan kecerdasan buatan, serupa dengan pencarian antara yang misteri dan algoritma. Tidak seperti komputer konvensional yang goyah pada laluan binari mereka, AI kuantum boleh berputar dengan anggun di peringkat kuantum, menggunakan daya tarikan misteri qubit atau qubit. Organisma misteri ini mengingatkan kucing
- AI 463 2024-04-30 17:49:13
-
- Pembinaan semula terbesar dalam sejarah 25km²! NeRF-XL: Penggunaan latihan bersama berbilang kad yang sangat berkesan!
- Tajuk asal: NeRF-XL: ScalingNeRFswithMultipleGPUs Pautan kertas: https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/nerfxl/assets/nerfxl.pdf Pautan projek: https://research.nvidia.com/labs/toronto -ai/nerfxl/Penggabungan pengarang: NVIDIA University of California, Berkeley Idea kertas: Kertas kerja ini mencadangkan NeRF-XL, kaedah berprinsip untuk memperuntukkan medan sinar saraf di antara berbilang unit pemprosesan grafik (GPU) ( NeRF)
- AI 969 2024-04-30 16:50:14
-
- WizardLM-2, yang 'sangat hampir dengan GPT-4', telah ditarik balik dengan segera oleh Microsoft.
- Beberapa ketika dahulu, Microsoft membuat kesilapan sendiri: WizardLM-2 yang bersumberkan terbuka, dan kemudian menarik baliknya dengan bersih tidak lama kemudian. Maklumat keluaran yang boleh ditanya pada masa ini untuk WizardLM-2, model besar sumber terbuka "benar-benar setanding dengan GPT-4" dengan prestasi yang dipertingkatkan dalam sembang kompleks, berbilang bahasa, inferens dan agensi. Siri ini termasuk tiga model: WizardLM-28x22B, WizardLM-270B dan WizardLM-27B. Antaranya: WizardLM-28x22B ialah model paling maju dan LLM sumber terbuka terbaik selepas penilaian dalaman untuk tugasan yang sangat kompleks. WizardLM-270B mempunyai keupayaan penaakulan peringkat atas dan merupakan pilihan pertama skala yang sama;
- AI 540 2024-04-30 16:40:12
-
- Pasukan Python belum lagi dibubarkan, dan Google sedang mengambil tindakan terhadap Flutter dan Dart sekali lagi
- Minggu lalu, berita bahawa "Google memecat pasukan asas Pythonnya" mencetuskan perbincangan hangat. "Satu kemas kini daripada Thomas Wouters, ahli Jawatankuasa Pemandu Python Google, mengejutkan semua orang: "Apabila semua orang yang anda bekerjasama secara langsung, termasuk penyelia anda, diberhentikan — oh, jawatan sedang dipotong, dan anda diminta menjadualkan Penggantian mereka telah diupah, dan orang-orang ini diberitahu untuk memegang jawatan yang sama di negara yang berbeza, tetapi mereka tidak berpuas hati mengenainya "Semasa orang ramai membincangkan sebab Google untuk memberhentikan pasukan Python, Google sekali sekali lagi menyebarkan berita tentang "memberhentikan pekerja dalam pasukan utama seperti Flutter, Dart, Python, dll." Menurut media asing TechCrunch, Google mengesahkan
- AI 1257 2024-04-30 16:01:28
-
- Kepentingan AI Sumber Terbuka pada 2024
- Permintaan untuk AI sumber terbuka akan terus berkembang hingga 2024. AI sumber terbuka membolehkan pembangun mengakses dan membina kerja masing-masing, membolehkan kerjasama, ketelusan dan inovasi dalam bidang. Ini mempercepatkan pembangunan teknologi AI, meningkatkan kebolehcapaian dan mendemokrasikan keupayaan AI. Mari kita bincangkan secara ringkas kepentingan AI sumber terbuka. Berikut ialah beberapa perkara penting tentang kepentingan AI sumber terbuka pada tahun 2024: Kerjasama: AI sumber terbuka menggalakkan kerjasama dalam kalangan pembangun, penyelidik dan organisasi untuk berkongsi pengetahuan dan sumber, dengan itu mempercepatkan kemajuan dalam bidang tersebut. Dengan berkongsi algoritma, model dan alatan secara terbuka, kadar inovasi akan dipercepatkan apabila minda kolektif global dikekalkan yang membantu memperhalusi dan memajukan keupayaan AI. Ketelusan: Hidup
- AI 900 2024-04-30 09:07:22
-
- Model multi-modal Kongres Rakyat Kebangsaan bergerak ke arah AGI: ia merealisasikan pengemaskinian bebas buat kali pertama, dan penjanaan video foto mengatasi Sora
- Di Forum Selari Kecerdasan Buatan Am Zhongguancun yang diadakan pada 27 April, Sophon Engine, sebuah syarikat permulaan yang bergabung dengan Universiti Renmin China, mengeluarkan model besar berbilang modal baru Awaker 1.0, mengambil langkah penting ke arah AGI. Berbanding dengan model jujukan ChatImg generasi sebelumnya bagi enjin Sophon, Awaker 1.0 menggunakan seni bina MOE baharu dan mempunyai keupayaan untuk mengemas kini secara bebas Ia merupakan model besar berbilang modal pertama dalam industri yang mencapai kemas kini bebas "sebenar". Dari segi penjanaan visual, Awaker 1.0 menggunakan asas penjanaan video yang dibangunkan sepenuhnya VDT, yang mencapai hasil yang lebih baik daripada Sora dalam penjanaan video foto, memecahkan kesukaran "batu terakhir" untuk mendarat model besar. Awaker1.0 ialah
- AI 1121 2024-04-30 08:13:07
-
- Sebulan selepas persidangan GTC, API Awan Omniverse Nvidia sedang dilaksanakan dengan pantas
- Pada persidangan GTC tahun ini, Nvidia mengumumkan bahawa ia telah menggunakan teknologi seperti AI berfungsi generatif untuk membina metaverse terkemuka industri, kembar digital industri dan sistem perisian latihan robot. Berdasarkan platform simulasi dan kerjasama masa nyata NVIDIA Omniverse. Dengan pelancaran API OmniverseCloud, alatan untuk mensimulasikan persekitaran dunia sebenar telah meluaskan liputannya dan kini digunakan oleh banyak syarikat untuk mencipta aplikasi dan aliran kerja berkembar digital industri. Pada bulan Mac, sejumlah lima antara muka pengaturcaraan aplikasi OmniverseCloud baharu telah diperkenalkan, membolehkan pembangun menyepadukan teknologi teras Omniverse dengan mudah terus ke dalam aplikasi perisian reka bentuk dan automasi sedia ada untuk kembar digital, atau untuk menguji dan mengesahkan robot atau daripada
- AI 571 2024-04-30 08:10:22
-
- Daripada reka bentuk bahan dan sintesis kepada inovasi pemangkin dan neutraliti karbon, pasukan Tsinghua Wang Xiaonan meneroka sempadan dan pelaksanaan 'bahan AI+'
- Pengarang |. Editor Wang Xiaonan dari Universiti Tsinghua |. Daripada storan tenaga kepada teknologi maklumat kepada bioperubatan, reka bentuk, sintesis dan pencirian kefungsian bahan-bahan inovatif adalah asas kejayaan dalam bidang ini. Penyelidikan dan pembangunan bahan baharu telah menunjukkan trend kejayaan dalam banyak bidang. Dari segi penyimpanan tenaga, penyelidik sedang berusaha untuk membangunkan bahan bateri yang lebih cekap dan selamat untuk memenuhi keperluan penyimpanan tenaga boleh diperbaharui. Pada masa yang sama, kemajuan teknologi maklumat juga telah mendorong saintis bahan untuk mengikuti kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan (AI) Aplikasinya dalam penyelidikan bahan baharu telah membuka paradigma penyelidikan baharu dan menjadi tenaga produktif baharu yang mengatasi tradisional model R&D. istimewa
- AI 1484 2024-04-29 21:19:01
-
- Cabaran Elit Perisian Huawei telah berjaya diadakan selama sepuluh kali, dan lebih daripada 2,000 elit perisian telah menyertai Huawei
- Pada 28 April 2024, acara anugerah dan majlis anugerah global Huawei Software Elite Challenge 2024-"Planck Project" ke-10 telah berakhir dengan jayanya. Berlangsung dua bulan, hampir 30,000 pemain dan lebih 5,700 pasukan daripada lebih 800 universiti di seluruh dunia bersaing hebat di peringkat awal serantau, separuh akhir serantau dan peringkat akhir global bagi lapan kawasan pertandingan utama Pada akhirnya, Beijing-Tianjin Bahagian Timur Laut datang dari Institut Teknologi Harbin Pasukan "Bintang Yuanmeng" memenangi kejuaraan global dalam satu masa dan memenangi hadiah 200,000 yuan. Gambar kumpulan finalis Cabaran Elit Perisian Huawei 2023 Juara global Cabaran Elit Perisian Huawei 2024 ialah pertandingan pengaturcaraan perisian berskala besar yang dianjurkan oleh Huawei untuk pelajar kolej di seluruh dunia tema "Planck Plan", ia bertujuan untuk Mencari
- AI 501 2024-04-29 19:22:29