第 100 頁-探索人工智慧技術的未來

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分類：: 人工智慧 IT業界

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Sora加入Adobe全家桶，影片改圖加戲樣行：PR大更新預告

這就是生成式AI時代的影片編輯工具。 Adobe全家桶馬上就要擁有最先進的生成式AI影片創作能力了。今天，Adobe宣布了PremierePro全新版本的更新計畫。其中包含為第三方AI視訊生成模型添加插件，不論是OpenAI的Sora還是Runway的Gen-2和Pika，很快都會出現在Adobe工具體系中可被人們所用。現在，基於Adobe自己的大模型Firefly的能力，你可以在影片素材上直接增加或減少內容。轉場時感覺少點烘托背景的畫面？現在用OpenAI的Sora自動產生一段就行了。 Sora可

人工智慧 946 2024-04-16 21:43:21
DeepMind升級Transformer，前向通過FLOPs最多可降一半

引入混合深度，DeepMind新設計可大幅提升Transformer效率。 Transformer的重要性無需多言，目前也有很多研究團隊致力於改進這種變革性技術，其中一個重要的改進方向是提升Transformer的效率，例如讓其具備自適應運算能力，從而可以節省下不必要的計算。正如不久前Transformer架構的提出之一、NEARProtocol聯合創始人IlliyaPolosukhin在與黃仁勳的對話中說到的那樣：「自適應計算是接下來必須出現的。我們要關注，在特定問題上具體要花費多少計算資源。

人工智慧 1206 2024-04-16 20:10:37
清華最新！ RoadBEV：BEV下的道路表面重建如何實現？

原標題：RoadBEV:RoadSurfaceReconstructioninBird'sEyeView論文連結：https://arxiv.org/pdf/2404.06605.pdf程式碼連結：https://github.com/ztsrxh/RoadBEV作者單位：清華大學柏克萊分校思維論文：道路表面狀況，尤其是幾何輪廓，極大地影響自動駕駛車輛輛行駛的駕駛能力。基於視覺的線上道路重建有望提前捕獲道路資訊。現有的解決方案如單目深度估計和立體視覺估計都有其限制。最近的鳥瞰視角（BEV

人工智慧 841 2024-04-16 19:55:24
極長序列、極快速度：面向新一代高效大語言模型的LASP序列並行

AIxiv專欄是本站發布學術、技術內容的欄位。過去數年，本站AIxiv專欄接收通報了2,000多篇內容，涵蓋全球各大專院校與企業的頂尖實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或聯絡報道。投稿信箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。從國際頂流GPT-4128K、Claude200K到國內「紅炸子雞」支援200萬字以上文本的KimiChat，大語言模型（LLM）在長上下文技術上不約而同地捲起了。當全世界最

人工智慧 1385 2024-04-16 18:49:01
Sora進駐Adobe影片編輯軟體！新版Premiere Pro開啟AI剪輯時代

Sora要被整合在Adobe影片剪輯軟體裡了。在最新發布的PremierPro概念演示裡，Adobe展示了與OpenAI合作的探索成果：在主鏡頭之外，完全由Sora生成一段B-roll輔助鏡頭。除了Sora之外，其他流行AI視訊工具Runway和Pika也將作為可選項。其中Runway在示範中與Sora用法類似，可以產生一段全新的輔助鏡頭。 Pika則可以做到將現有鏡頭自然延伸數秒。需要強調的是，這些功能仍處於早期預覽和研究階段，尚未透露何時發布。與之相比，由Adobe自己的AI產品Firefly

人工智慧 752 2024-04-16 15:20:01
物聯網感測器和人工智慧如何徹底改變智慧建築

在過去幾年中，特別是在COVID-19大流行之後，隨著對設施管理人員的期望發生變化以及可持續需求的擴大，建築管理面臨著不斷增加和演變。從辦公室到更混合和靈活的工作環境的轉變改變了商業建築的使用方式，需要即時了解建築使用、居住趨勢等。不斷變化的建築管理格局表明，迅捷適應新的靈活環境，同時提高整體生產力和性能的解決方案。智慧建築評估自己的設施和改進機會，智慧建築成為一種日益增長的趨勢，它不僅有可能簡化運營，還可以降低成本並提高所有人的可見性。利用物聯網（IoT）、人工智慧（AI）、自動化等技術

人工智慧 958 2024-04-16 15:16:37
一階最佳化演算法啟發，北大林宙辰團隊提出具有萬有逼近性質的神經網路架構的設計方法

神经网络作为深度学习技术的基础已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中，网络架构可以显著影响学习效率，一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识，确立网络训练，提高计算效率。目前，经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索（NAS）[1]、以及基于优化的网络设计方法[2]。人工设计的网络架构如ResNet等；神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构；基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开（algorithmunrolling），该方法通常在有显式目

人工智慧 908 2024-04-15 18:22:15
Js-pytorch：開啟前端+AI新世界

Hello大家好，我是許小夕。最近在Github上發現了一個非常有趣的框架—js-pytorch。它可以讓前端輕鬆使用javascript來運行深度學習框架。身為資深前端技術玩家，今天就跟大家分享這款框架。在目前人工智慧領域中，深度學習技術已經成為了一項備受關注的技術。 PyTorch是其中一個備受關注的深度學習架構。這個框架在深度學習領域中具有重要的發展速度。 js-pytorch利用JavaScript技術引入了PyTorch的強大功能，使其能夠在JavaScript世界中進行使用和

人工智慧 775 2024-04-15 16:40:55
聊聊端到端與下一代自動駕駛系統，以及端到端自動駕駛的一些迷思？

最近一個月由於眾所周知的一些原因，非常密集地和業界的各種老師同學進行了交流。交流中必不可免的一個話題自然是端到端與火辣的特斯拉FSDV12。想藉此機會，整理當下這個時刻的一些想法和觀點，供大家參考和討論。如何定義端到端的自動駕駛系統，應該期望端到端解決什麼問題？依照最傳統的定義，端到端的系統指的是一套系統，輸入感測器的原始訊息，直接輸出任務關心的變數。例如，在影像辨識中，CNN相對於傳統的特徵提取器+分類器的方法就可以稱之為端到端。在自動駕駛任務中，輸入各種感測器的資料（相機/LiDAR

人工智慧 1281 2024-04-15 16:13:01
擔心美國科技巨頭操縱全球AI市場，英國監管機構發起多項調查

英國競爭與市場管理局(CMA)日前表示，對美國科技公司可能操縱全球AI市場感到擔憂。 CMA正在調查一些主導AI基礎模式（如FM）開發和營運的科技公司，以及它們之間（例如OpenAI與微軟）的合作方式。該機構指出，這些科技公司建立了一個由90多個合作夥伴組成的「網路網路」（如圖1所示），並獲得了Google、蘋果、微軟、Meta、亞馬遜、英偉達等的投資。 CMA擔心，這些投資可能被用來為其他公司進入AI市場設置障礙。 image001.jpg圖1：美國科技巨頭組成的「互聯網絡」CMA此項調查建立在去年完成

人工智慧 459 2024-04-15 16:07:21
全球AI頂會NeurlPS開始收高中生論文了

卷高考之後的下一步，卷論文？培養AI人才，要從娃娃抓起，這句話似乎越來越不像開玩笑了。本週五，頂尖學術會議NeurIPS開設高中生論文Track的消息引爆了人工智慧社群。消息引述自大會組織方的一項新公告。請注意，這不是workshop，是主會議：我們誠摯邀請高中生提交與機器學習社會影響相關的研究論文，將在NeurIPS+2024上展示他們的專案。大會將選擇部分決賽入圍者以虛擬方式展示他們的項目，並在NeurIPS主頁上重點展示他們的作品。此外，最多五個獲獎項目的主要作者將受邀參加在溫哥華舉行的Ne

人工智慧 1229 2024-04-15 16:04:01
馬斯克新作！ Grok-1.5V多模態模型震撼發表：數位與實體世界完美融合

馬斯克的第一代多模態模型Grok-1.5V，終於來了！ Grok1.5V，號稱是能連結數位世界和實體世界。除了文字功能，它還能處理文件、圖示、螢幕截圖和照片之類的各種視覺資訊。很快，所有早期測試者和所有Grok用戶就能使用Grok1.5V了。 JimFan,英偉達高級科學家，發現了Grok-1.5V的「最大亮點」：在他看來，Grok-1.5V最令人感興趣的，就是解決自動駕駛邊緣案例的潛力。透過使用“思維鏈”，可以幫助汽車解決複雜場景，用規則和反事實進行推理，解釋其決策，Grok-1.5V能夠將感知提

人工智慧 1113 2024-04-15 16:01:01
曾爆火的 InstantID又有了新玩法：風格化圖像生成，已開源

InstantID原班團隊推出了風格遷移的新方法InstantStyle。風格化影像生成通常被稱為風格遷移，其目標是產生與參考影像風格一致且與原始影像內容一致的影像。這種技術是基於diffusion的方法（如LoRA）進行大量的同風格資料訓練，無法遷移到新的風格。或基於inversion的操作（如StyleAlign），透過將風格影像還原為latentnoise，將其前向傳播得到的K、V用於替換生成中的風格影像。這種方法往往由於inversion的操作，生成風格退化。最近，InstantID

人工智慧 895 2024-04-15 15:58:20
ReFT(表徵微調)：比PeFT效果更好的新的大語言模型微調技術

ReFT(RepresentationFinetuning)是一種突破性的方法，有望重新定義我們對大型語言模型進行微調的方式。史丹佛大學的研究人員最近（4月）在arxiv上發布的論文，ReFT與傳統的基於權重的微調方法大有不同，它提供了一種更有效率和有效的方法來適應這些大規模的模型，以適應新的任務和領域！在介紹這篇論文之前，我們先來看看PeFT。參數高效微調PeFTParameterEfficientFine-Tuning（PEFT）是一種微調少量或額外的模型參數的高效微調方法。與傳統的預測網絡微調

人工智慧 1465 2024-04-15 15:30:02
誰說大像不能起舞! 重編程大語言模型實現跨模態交互作用的時序預測 | ICLR 2024

近期，來自澳洲蒙納士大學、螞蟻集團、IBM研究院等機構的研究人員探索了模型重編程（modelreprogramming）在大語言模型（LLMs）上應用，並提出了一個全新的視角：高效重編程大語言模型進行通用時間序列預測系統，即Time-LLM框架。此框架無需修改語言模型即可實現高精度、高效率的預測，能夠在多個資料集和預測任務中超越傳統的時間序列模型，讓LLMs在處理跨模態的時間序列資料時展現出色表現，如同大象起舞一般。最近，大語言模型在通用智能領域的發展，「大模型+時間序列/時間資料」這個新方

人工智慧 762 2024-04-15 15:20:02