第 58 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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螞蟻集團WAIC發布大模型密算平台，協助大模型破解資料供給挑戰

大模型向下紮根深入產業，必須要破解高品質資料供給的挑戰。 7月5日，2024年世界人工智慧大會進入第二天，作為資料要素領域的主要技術服務商，螞蟻集團發布「隱語Cloud」大模型密算平台，透過軟硬體結合的可信任隱私運算技術，在大模型託管和大模型推理等環節實現資料密態流轉，保護模型資產、資料安全和使用者隱私。當下，高品質資料供給與安全流通，成為大模型進入垂直產業應用的首要挑戰。其一，產業大模型要獲得解決專業問題的能力，首先要經過數量充足、品質高的專業資料訓練。然而，專業數據往往分散在不同的機

人工智慧 766 2024-07-17 04:41:50
位元組跳動筋斗雲人才計畫開啟

人工智慧 526 2024-07-17 03:04:09
端側設備AI代理優化框架問世，領域內準確率可達97%

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文章由NEXAAI團隊聯合MIT-IBMWatsonAILab一起開發。一作WeiChen（陳偉）是NEXAAI共同創辦人，CEO兼首席科學家，史丹佛大學博士，擁有豐富的人工智

人工智慧 470 2024-07-17 02:52:49
首個基於Mamba的MLLM來了！模型權重、訓練程式碼等已全部開源

AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年，本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。引言近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的MLLM由众所周知的Transformer网络构成，这种网

人工智慧 1094 2024-07-17 02:46:30
杉數科技重磅發表智慧建模與運算新品，開啟人工智慧應用新篇章

7月3日，由全球數位經濟大會組委會、北京市經濟與資訊化局、北京市朝陽區人民政府、杉數科技共同舉辦的「智慧運算與決策技術論壇」在北京圓滿落幕。論壇以「創新智慧運算引擎打造企業芯智生產力」為主題，邀請了政府相關領導、國際知名學者、大學教授、企業技術專家、投資機構等學術與產業界精英齊聚一堂，共話智能運算與決策技術前沿與產業創新，探討如何以人工智慧技術加速推動現代化產業體系建設，推動數位經濟與實體經濟深度融合，為我國經濟高品質發展貢獻力量。大會現場前瞻指引，智啟未來

人工智慧 877 2024-07-17 02:36:41
CVPR'24 Highlight｜一個框架搞定人物動作生成，精細到手部運動

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本文作者蔣楠是北京大學智能學院二年級博士生，指導教師朱毅鑫教授，與北京通用人工智慧研究院黃思遠博士聯合開展研究工作。他的研究重點是人-物互動理解和數字人的動作生成，並於ICCV

人工智慧 1112 2024-07-17 02:09:30
Moka CTO 劉洪澤：大模型時代，組織和人才結構會迎來新的變化

AI技術賦能HR產業：MokaAscend2024產品發表會隨著AI技術的快速發展，尤其是大模型的出現，AI正為各產業帶來深刻的變革，HR產業也不例外。 MokaAscend2024產品發表會近日，HRSaaS公司Moka正式舉辦了MokaAscend2024產品發表會。會上，Moka合夥人兼CTO劉洪澤分享了Moka在AI領域的技術創新與應用實務。 AI原生為理念，賦能業務場景以AI原生為理念，深入業務場景，MokaEva的能力不斷進化，不僅完成了從智能面試到智能招聘解決方案的升級，同時也賦能於

人工智慧 921 2024-07-17 02:01:11
ControlNet作者又出爆款！一張圖生成繪畫全過程，兩天狂攬1.4k Star

同樣是圖生視頻，PaintsUndo走出了不一樣的路線。 ControlNet作者LvminZhang又開始整活了！這次瞄準繪畫領域。新項目PaintsUndo剛上線不久，就收穫1.4kstar（還在瘋狂漲）。項目地址：https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO透過這個項目，用戶輸入一張靜態圖像，PaintsUndo就能自動幫你生成整個繪畫的全過程視頻，從線稿到成品都有跡可循。繪製過程，線條變化多端甚是神奇，最終視頻結果和原始圖像非常相似：我們再來看一個完整的繪

人工智慧 660 2024-07-17 01:56:08
如何識別 Apple App Store 上的假 ChatGPT 應用程式

您是否曾在 App Store 中搜尋 ChatGPT 並發現多個聲稱是官方應用程式的應用程式？不幸的是，其中大多數對您的 iPhone 來說都是危險的。但是如何在 App Store 上發現假的 ChatGPT 應用程式呢？讓我們來看看。

人工智慧 587 2024-07-17 01:30:50
透過深度學習預測離散時間分岔

編輯|白菜葉許多自然和人造系統都容易發生關鍵轉變——動態方面的突然且可能具有破壞性的變化。深度學習分類器可以透過從大型模擬訓練資料集中學習分叉的通用特徵，為關鍵轉變提供預警訊號。到目前為止，分類器僅被訓練來預測連續時間分岔，忽略了離散時間分岔所特有的豐富動態。在這裡，麥基爾大學（McGillUniversity）ThomasM.Bury的研究團隊訓練一個深度學習分類器，為餘維一的五個局部離散時間分岔提供預警信號。他們使用生理學、經濟學和生態學中使用的離散時間模型的模擬數據以及經歷倍週期分岔的自發

人工智慧 789 2024-07-16 21:27:51
SIGGRAPH2024｜上科大、影眸聯合提出DressCode：從文本生成3D服裝板片

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.com3D生成是生成式人工智慧和電腦圖形學領域最引人注目的話題之一，符合影視、遊戲標準的3D生成尤其受產業界關注。在生產流程中，一般品類的3D資產往往以手工建模或掃描的方式製作

人工智慧 619 2024-07-16 21:04:28
李飛飛團隊新作：腦控機器人做家務，讓腦機介面具備少樣本學習能力

能動腦的，絕對不用動手的。未來也許只要動動念頭，就能讓機器人幫你做好家事。史丹佛大學的吳佳俊和李飛飛團隊近日提出的NOIR系統能讓使用者透過非侵入式腦電圖裝置控制機器人完成日常任務。 NOIR能將你的腦電圖訊號解碼為機器人技能庫。現在它已能完成例如烹飪壽喜燒、熨衣服、磨起司、玩井字遊戲，甚至撫摸機器狗等任務。這個模組化的系統具備強大的學習能力，可以應付日常生活中複雜多變的任務。大腦與機器人介面（BRI）堪稱是人類藝術、科學和工程的集大成之作。我們已經在不勝枚舉的科幻作品和創意藝術中見到它，例如《黑客帝

人工智慧 1167 2024-07-16 20:38:02
首屆AI奧數競賽方案公佈：4支得獎隊伍，竟都選擇國產模型DeepSeekMath

獲勝的AI數學奧林匹克模型出爐！幾天前，隨著榜單的公佈，大家對全球首屆AI數學奧林匹克競賽（AIMO）進步獎的討論量居高不下。這次比賽共有5支球隊勝出，獲得第一名的是Numina的團隊，CMU_MATH則排名第二，afterexams暫居第三，codeinter、Conor#2團隊分別拿到第四、第五的成績。圖源：https://www.kaggle.com/c/ai-mathematical-olympiad-prize/leaderboard這一成績，曾讓陶哲軒感到驚訝。當時官方隻公佈了得獎名單

人工智慧 1208 2024-07-16 18:14:57
熱乎乎的GPTs體驗報告：創建專屬GPT，不懂代碼人的春天來了

離AI智能體越來越近。如果OpenAI的開發者大會是砸向水面的石頭，當它結束後，陣陣漣漪正向四面散開。 GPT不僅在整合上更進一步，不必一步步調用，更將成為人人可開發的強大工具。即使你不懂編碼、沒有電腦相關的基礎知識，也能輕鬆建構。官方部落格：https://openai.com/blog/introducing-gpts看起來，我們似乎離AI的最終想像－「AI智能體」已經不遠了。這個字的定義還尚且模糊，大致指一個自主的AI程序，被賦予一個目標後，能夠獨立實現。在過去的幾個月裡，有

人工智慧 536 2024-07-16 17:23:42
DeepMind開發用於量子化學計算的神經網路變分蒙特卡羅

編輯|X近百年前，狄拉克提出正電子概念，如今在醫學物理、天文物理及材料科學等多個領域都具有技術相關性。然而，正電子-分子複合物基態性質的量子化學計算具有挑戰性。在此，DeepMind和倫敦帝國學院的研究人員，使用最近開發的費米子神經網路(FermiNet)波函數來解決這個問題，該波函數不依賴基組。研究發現FermiNet可以在一系列具有各種不同定性正電子結合特性的原子和小分子中產生高度精確的、在某些情況下是最先進的基態能量。研究人員計算了具有挑戰性的非極性苯分子的結合能，發現與實驗值高度一

人工智慧 616 2024-07-16 15:26:30