第 51 頁-探索人工智慧技術的未來

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私有資料、刪除的內容可以永久訪問，GitHub官方：故意設計的

最近，一個訊息震驚開源社群：在GitHub上刪除的內容、私人儲存庫的資料都是可以永久存取的，而且這是官方故意設計的。開源安全軟體公司TruffleSecurity在一篇部落格中詳細描述了這個問題。 TruffleSecurity引入了一個新術語：CFOR（CrossForkObjectReference）：當一個儲存庫fork可以存取另一個fork中的敏感資料（包括來自私有和已刪除fork的資料）時，就會出現CFOR漏洞。與不安全的直接物件參考類似，在CFOR中，使用者提供提交（commit）雜湊就

人工智慧 1116 2024-07-30 02:06:44
洞見AI | 網易動：無人駕駛技術正加速工程機器人商業化落地

隨著無人駕駛技術的快速發展，無人駕駛計程車已經在多個城市實現了商業化運營，其火爆程度有目共睹。無人駕駛技術正以高效、便利的特點滿足人們的新需求，推動產業的轉型升級，這項技術的推廣應用正以前所未有的速度改變著我們的生活方式，也為無人駕駛技術在其他領域的商業化落地提供了經驗。在工程機械施工行業，面對傳統人工操作與半機械化作業方式日益凸顯的局限，如施工效率低下導致的專案進度拖延、安全隱患頻發對工人生命安全構成的威脅，以及高昂的人力成本不斷壓縮企業的利潤空間，這些挑戰已成為限制產業高品質發展的瓶頸。因此

人工智慧 1175 2024-07-29 20:34:33
「機器學習之父」Mitchell 撰寫：AI 如何加速科學發展，美國如何抓住機會

编辑|ScienceAI近日，卡内基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）教授，有着「机器学习之父」之称的TomM.Mitchell撰写了新的AIforScience白皮书，重点讨论了「人工智能如何加速科学发展？美国政府如何帮助实现这一目标？」这一主题。ScienceAI对白皮书原文进行了不改变原意的全文编译，内容如下。人工智能领域最近取得了显著进展，包括GPT、Claude和Gemini等大型语言模型，因此提出了这样一种可能性：人工智能的一个非常积极的影响，也许是大大加速

人工智慧 928 2024-07-29 20:23:43
智平方打通具身智慧核心痛點：將AGI拓展到實體世界

近日，清華大學五道口金融學院「金融PLUS系列產業高峰會2024·人工智慧賦能千行百業」盛大舉辦。智平方（深圳）科技有限公司（以下簡稱智平方）創始人兼CEO郭彥東博士受邀出席，並與工信部原副部長楊學山，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸，百川智能創辦人兼CEO王小川，易顯智慧創辦人兼董事長馬宏等與會嘉賓一道，同探討人工智慧賦能實體經濟、推動實體經濟高品質發展之路。第三代人工智慧的發展趨勢是從數位世界AGI到實體世界AGI大語言模式問世標誌著第三代人工智慧

人工智慧 744 2024-07-29 20:18:23
1890美元，就能從頭訓練一個還不錯的12億參數擴散模型

只用1890美元、3700萬張圖像，就能訓練一個還不錯的擴散模型。在這個階段，視覺生成模型擅長創造逼真的視覺內容，然而從頭開始訓練這些模型的成本和工作量仍然很高。例如StableDiffusion2.1花了200000個A100GPU小時。即使研究者使用最先進的方法，也需要在8×H100GPU上訓練一個多月的時間。此外，訓練大模型也對資料集提出了挑戰，這些資料基本上以億為單位，同樣為訓練模型帶來挑戰。高昂的訓練成本和對資料集的要求為大規模擴散模型的開發造成了難以克服的障礙。現在，來自SonyAI等

人工智慧 631 2024-07-29 18:41:44
陶哲軒點評GoogleAlphaProof：AI在數學競賽中展現「超凡智慧」

在奧數問題面前，AI的「智商」往往不太夠用。不過，這已經是過去式了。 GoogleDeepMind用AI做出了今年國際數學奧林匹克競賽IMO的真題，並且距離拿金牌僅一步之遙。對AI來說，奧數不再是問題了。 IMO2024中六個問題的每一個問題滿分為7分，總分最高42分。 DeepMind的系統最終得分為28分，意味著解決的4個問題都獲得了滿分——相當於銀牌類別的最高分。 1.DeepMind文章連結：https://deepmind.google/discover/blog/ai-solves-i

人工智慧 555 2024-07-29 08:25:33
萬億token！史上最大多模態資料集誕生

開源多模態大模型或將開始起飛。值此Llama3.1佔領各大頭條之際，又突然冒出了另一個也非常重要的發布——一個規模空前的開源多模態資料集。對大模型來說，資料集的重要性不需要多言，甚至可以說沒有大型資料集就不可能有大模型。現在正是多模態大模型（LMM）發展正盛的時候，規模足夠大的優質且開源的多模態資料集已經成為該領域的一大「剛需」。不過，相較於開源的文字資料集，現有的開源多模態資料集都比較小、多樣性也不足，且來源基本上都是HTML文件－這就限制了資料的廣度和多

人工智慧 960 2024-07-28 09:38:23
智加科技獲全國首張重卡無人駕駛開放道路測試牌照

2023年12月1日，智加科技獲得蘇州市智慧網聯汽車無人測試牌照。該牌照也是江蘇省及國內首張無人重卡開放高速公路全路段全場景全像路網（S17蘇台高速）道路測試牌照。此重卡無人駕駛開放道路測試牌照，經由蘇州市智慧網聯汽車聯席小組及產業專家評審決議頒布，企業可在指定路段展開無人重卡的自動駕駛測試。此牌照的發放是蘇州市大力推動智慧車聯網產業的重要舉措，旨在為未來無人重卡的商業化營運提供強大支撐。先前，智加科技無人重卡已在中國首條滿足車路協同式自動駕駛等級的全息感知智慧高速公路蘇台高速S17上完成了

人工智慧 485 2024-07-28 08:08:29
賈揚清點讚：3K star量的SGLang上新，加速Llama 405B推理秒殺vLLM、TensorRT-LLM

用來運行Llama3405B優勢明顯。最近，Meta開源了最新的405B模型（Llama3.1405B），把開源模型的效能拉到了新高度。由於模型參數量很大，許多開發者都關心一個問題：怎麼提高模型的推理速度？時才兩天，LMSYSOrg團隊就出手了，推出了全新的SGLangRuntimev0.2。這是一個用於LLM和VLM的通用服務引擎。在運行Llama3.1405B時，它的吞吐量和延遲表現都優於vLLM和TensorRT-LLM。在某些情況下（運行Llama系列模型），它的吞吐量甚至能達到Ten

人工智慧 896 2024-07-28 08:07:53
反轉了？在一場新較量中，號稱替代MLP的KAN只贏一局

KAN在符號表示中領先，但MLP仍是多面手。多層感知器(Multi-LayerPerceptrons，MLP)，也被稱為全連接前饋神經網絡，是當今深度學習模型的基本組成部分。 MLP的重要性無論如何強調都不為過，因為它是機器學習中用於逼近非線性函數的預設方法。然而，MLP也存在某些局限性，例如難以解釋學習到的表示，以及難以靈活地擴展網路規模。 KAN（Kolmogorov–ArnoldNetworks）的出現，為傳統MLP提供了一個創新的替代方案。此方法在準確性和可解釋性方面優於MLP，而且，它能

人工智慧 509 2024-07-28 08:05:03
ECCV 2024｜是真看到了，還是以為自己看到了？多模態大模型對文本預訓練知識的過度依賴該解決了

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本文第一作者皮仁傑是香港科技大學三年級博士生，師從張潼教授和周曉方教授。此前獲得香港大學計算機工程學士學位。研究興趣為多模態大語言模型，以資料為中心的人工智慧，以及自動化機器學

人工智慧 978 2024-07-28 07:49:53
川普遇刺照，用一張2100元？！文章標題、配圖，AI免費給你來一打

機器之能報道編輯：Sia大模型替代編輯小助理，比蘿蔔快跑替代司機，可靠得多。據說，自媒體使用川普遇刺照片作為配圖，一張付費2100元！隨便下一張圖片給文章配圖的日子，一去不復返咯。不過，創作者們的麻煩並未到此為止。寫完一篇公眾號文章，接下來的十幾分鐘最讓人抓耳撓腮：標題舖位，黃金地段，寸土寸金。除了突出內容亮點，還要確保標題足夠吸引人點開看，這可比寫文章難多了！啥？酒香不怕巷子深？在紅海的公眾號圈裡，這條行不通。也別灰心！磨合一段時間，我們發現，大模型在解決這兩個日常挑戰上，還挺管用。 -1-

人工智慧 627 2024-07-28 03:38:03
AI在用 | 爆改工位文案，大模型也瘋狂

機器之能報道編輯：Sia工牌也能瘋。還記得篇10萬+的打工人「發瘋」文案麼？喜歡各種爆改的年輕人，最近又開闢了「工位精裝修」新賽道。作為打工人每天停留最長甚至是「唯二」停留的地方，爆改可以提供「情緒價值。」除了置辦各種潮玩和手辦，爆改工位文案也成了新熱點。趙錢孫李、週吳鄭王、都能將姓氏融入諧音梗，打造充滿「瘋感」的自我介紹。不是你死就是我「王」，嚇唬誰呢！我真的會「謝」…加班加到半「葉」？「李」行你上啊！還真對得上。技高一籌的文案更是融大IP於無形！「崔啊崔啊」「我的驕傲放

人工智慧 881 2024-07-28 01:53:03
位元組豆包上線吳敏霞、林丹等專屬智能體奧運冠軍AI分身即時陪看

2024年東京奧運即將開幕。 7月26日，智慧AI助理豆包宣布攜手跳水奧運冠軍吳敏霞、羽球奧運冠軍林丹、體育解說員黃健翔及體育解說員劉語熙共同打造專屬奧運智能體，用戶可以在豆包App中和他們暢聊奧運話題。同時，豆包網頁版也將上線「AI帶你解讀奧運」專區，提供用戶奧運新聞早晚報、賽事回放、AI解說等內容。明星智能體據介紹，上述明星智能體不僅在對話語氣上模擬了幾人的性格特徵，同時也獲得了聲音授權。使用者可以隨時在豆包中體驗與這些專業人士交流奧運賽事的樂趣：黃健翔：共同探討足球比賽的戰術佈局和精彩進

人工智慧 780 2024-07-26 20:52:31
產生394,760種蛋白質表徵，哈佛團隊開發AI模型，全面理解蛋白質情境

編輯|蘿蔔皮理解蛋白質功能並開發分子療法，需要確定蛋白質發揮作用的細胞類型，並解析蛋白質之間的相互作用。然而，對跨生物背景的蛋白質相互作用進行建模，對於現有的演算法而言仍然具有挑戰性。在最新的研究中，哈佛醫學院的研究人員開發了PINNACLE，這是一種產生情境感知蛋白質表徵的幾何深度學習方法。 PINNACLE利用多器官單細胞圖譜，在情境化蛋白質交互作用網絡上進行學習，從24種組織的156種細胞類型情境中生成了394,760種蛋白質表徵。該研究以「ContextualAImodelsforsingl

人工智慧 1259 2024-07-26 20:20:14