第 39 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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DeepMind機器人打乒乓球，正手、反手溜到飛起，全勝人類初學者

但可能打不過公園裡的老大爺？巴黎奧運正在如火如荼地進行中，乒乓球項目備受關注。同時，機器人打乒乓球也取得了新突破。剛剛，DeepMind提出了第一個在競技乒乓球比賽中達到人類業餘選手等級的學習型機器人智能體。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.03906DeepMind這個機器人打乒乓球什麼程度呢？大概和人類業餘選手不相上下：正手反手都會：對手採用多種打法，機器人也能招架得住：接不同旋轉的發球：不過，比賽激烈程度似乎不如公園老大爺對戰。對機器人來說，乒乓球運動

人工智慧 1152 2024-08-09 16:01:32
投機取樣會損失大語言模型的推理精確度嗎？

MitchellStern等人于2018年提出了投机采样的原型概念。这种方法后来被各种工作进一步发展和完善，包括LookaheadDecoding、REST、Medusa和EAGLE，投机采样显著加快了大型语言模型(LLM)的推理过程。一个重要的问题是：LLM中的投机采样会损害原始模型的准确性吗？先说答案：不会。标准的投机采样算法是无损的，本文将通过数学分析和实验来证明这一点。数学证明投机采样公式可以定义如下：其中：?是从均匀分布中采样的实数。是要预测的下一个token。?(?)是草稿模型给出的

人工智慧 1081 2024-08-09 13:09:05
夸克大模型協助學術科學研究提效，四大優勢提升知識正確性

當嚴謹的學術研究與創新的大模型技術結合在一起，會擦出什麼樣的火花呢？日前，夸克大模型甫一推出便以優秀的性能成為國產大模型中的「學霸」。在中國科學技術協會近期主辦的「大模型應用場景研討會」上，夸克大模型在快速閱讀、創作潤飾等四大場景中展現出的效率提升潛力，引發了科技工作者們的熱議與期待。目前，大模型技術處在高速發展階段，在學術領域推進大模型到應用層面，首先要解決知識正確性問題成為業界共識。憑藉著在搜尋業務和智慧技術上的長期積累，近期發布的夸克大模型利用數據、平台、

人工智慧 440 2024-08-09 10:33:50
數百萬晶體資料訓練，解決晶體學相位問題，深度學習方法PhAI登Science

編輯|KX時至今日，晶體學所測定的結構細節和精度，從簡單的金屬到大型膜蛋白，是任何其他方法都無法比擬的。然而，最大的挑戰——所謂的相位問題，仍然是從實驗確定的振幅中檢索相位資訊。丹麥哥本哈根大學研究人員，開發了一種解決晶體相問題的深度學習方法PhAI，利用數百萬人工晶體結構及其相應的合成衍射數據訓練的深度學習神經網絡，可以產生準確的電子密度圖。研究表明，這種基於深度學習的從頭算結構解決方案方法，可以以僅2埃的分辨率解決相位問題，該分辨率僅相當於原子分辨率可用數據的10%到20%，而傳統的從頭算方

人工智慧 529 2024-08-08 21:22:30
ICML 2024 | 人物互動圖像，現在更懂你的提示詞了，北大推出基於語意感知的人物交互圖像生成框架

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該論文的第一作者和通訊作者均來自北京大學王選計算機研究所的MIPL實驗室，第一作者為博士生徐鑄，通訊作者為博士生導師劉洋。 MIPL實驗室近年來在IJCV、CVPR、AAAI、I

人工智慧 701 2024-08-08 21:01:32
吳恩達親自授課，LLM當「助教」，適合初學者的Python程式設計課程上線

吳恩達教授開新課了，還是親自授課！今天，人工智慧著名學者、史丹佛大學教授吳恩達在社群平台X上發文介紹了一門新課程——AIPythonforBeginners，旨在從頭開始講授Python程式設計知識，適合初學者學習。吳恩達將擔任該課程講師。 fenye課程連結：https://www.deeplearning.ai/short-courses/ai-python-for-beginners/AIPythonforBeginners課程由四個部分組成，包括：AIPython程式設計基礎：學

人工智慧 334 2024-08-08 19:53:20
Llama3訓練每3小時崩崩一次？豆包大模型、港大團隊為脆皮萬卡訓練提效

伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了ByteCheckpoint。这是一个PyTorch原生，兼容多个训练框架，支持Checkpoint的高效读写和自动重新切分的大模型Checkpointing系统，相比现有方法有显著性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训

人工智慧 574 2024-08-08 19:51:02
鴻蒙智行享界S9全場景新品發表會，多款重磅新品齊發

今天下午，鸿蒙智行正式迎来了新品牌与新车。8月6日，华为举行鸿蒙智行享界S9及华为全场景新品发布会，带来了全景智慧旗舰轿车享界S9、问界新M7Pro和华为novaFlip、MatePadPro12.2英寸、全新MatePadAir、华为毕昇激光打印机X1系列、FreeBuds6i、WATCHFIT3和智慧屏S5Pro等多款全场景智慧新品，从智慧出行、智慧办公到智能穿戴，华为全场景智慧生态持续构建，为消费者带来万物互联的智慧体验。鸿蒙智行：深度赋能，推动智能汽车产业升级华为联合中国汽车产业伙伴，为

人工智慧 1011 2024-08-08 07:02:32
李飛飛親自撰文，數十名科學家簽署聯名信，反對加州AI限制法案

AI真的已經危險到要如此監管的地步了嗎？在創新的熱土矽谷，李飛飛、吳恩達等AI科學家正與監管部門展開一場關於安全與創新的拉鋸戰。這場拉鋸戰的核心是一個名為SB-1047的法案。該法案的全名是「SafeandSecureInnovationforFrontierArtificialIntelligenceAct（《前沿人工智慧模型安全創新法案》）”，試圖為高風險的AI模型建立明確的安全標準，以防止其被濫用或引發災難性後果。該法案於今年2月份在參議院被提出，隨後引起了很大的爭議。很多科學家認為，法

人工智慧 708 2024-08-08 04:21:12
Nature子刊，北大團隊通用AI框架對蛋白-蛋白對接進行綜合結構預測，彌合實驗與計算的差距

編輯|蘿蔔皮蛋白質複合物結構預測在藥物研發、抗體設計等應用中發揮重要作用，然而由於預測精度有限，預測結果與實驗結果經常出現不一致。北京大學、昌平實驗室以及哈佛大學的研究團隊提出了ColabDock，這是一個通用框架，它採用深度學習結構預測模型來整合不同形式和來源的實驗約束，而無需進一步進行大規模的再訓練或微調。 ColabDock的表現優於使用AlphaFold2作為結構預測模型的HADDOCK和ClusPro，不只在具有模擬殘基和表面限制的複雜結構預測中，在藉助核磁共振化學位移擾動以及共價標記

人工智慧 398 2024-08-08 02:16:01
AI在用 | AI製作獨居女孩生活Vlog，3天狂攬萬點讚量

機器之能報道編輯：楊文以大模型、AIGC為代表的人工智慧浪潮已經在悄悄改變我們生活及工作方式，但絕大部分人依然不知道該如何使用。因此，我們推出了「AI在用」專欄，透過直覺、有趣且簡潔的人工智慧使用案例，來具體介紹AI使用方法，並激發大家思考。我們也歡迎讀者投稿親自實踐的創新用例。影片連結：https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ最近，獨居女孩的生活Vlog在小紅書上走紅。一個插畫風格的動畫，再配上幾句治癒系文案，短短幾天就能輕鬆狂攬上

人工智慧 502 2024-08-07 22:53:33
科大訊飛發布智慧辦公本Air 2，打造更懂你的辦公室AI助手

更懂你的AI助手，讓辦公室輕得自在。 8月6日，科大訊飛舉行「AI懂你，輕得自在」智能辦公本新品發布會，正式發布科大訊飛智能辦公本Air2系列。 Air2深度融合了訊飛星火大模型能力，帶來會議紀錄、筆記分析、AI寫作三大AI絕招；Air2也首次使用了語意轉折點辨識演算法，大幅提升多人會議的分角色轉寫準確率；此外，Air2還擁有88.5%超大視覺屏佔比，在輕薄便攜的同時帶來墨水屏視野“大”體驗。輕薄超便攜，88.5%超大屏佔Air2採用8.2吋EInk墨水屏，超大

人工智慧 840 2024-08-07 22:46:03
阿里國際將推出全球首個AI驅動的B2B搜尋引擎

繼日前OpenAI發布SearchGPT之後，被點燃的「AISearch」賽道再迎一全新的重量級選手：阿里國際研發的AI驅動的B2B搜尋引擎將於今年9月正式亮相。當下，AI的出現徹底改變了搜尋的體驗。而阿里國際的新產品將是全球首個專業版AI搜尋引擎，其應用場景和商業價值非常明確：專注於全球B2B電商，面向全世界的中小企業主群體，意在改變全球採購流程，使之更加直覺和有效率。它能用主動理解採購者的自然語言，並轉化為專業的採購請求。更進一步，它還能根據全球市場數據預測需求、提供建議，實現更

人工智慧 1001 2024-08-07 20:54:30
ACM MM2024 | 網易伏羲多模態研究再獲國際認可，推動特定領域跨模態理解新突破

1. 第32屆ACM國際多媒體學術會議（ACM International Conference on Multimedia，簡稱ACM MM）公佈論文接收結果，網易伏羲最新研究成果《Selection and Reconstruction of Key Locals: A Novel Specific Domain Image-Text Retrieval Method》入選。論文研究方向涉及視覺語言預訓練（VLP）、跨模態圖文檢索（CMITR）等領域。此次入選標誌著網易伏羲實驗室多模態能力

人工智慧 1086 2024-08-07 20:16:12
嫌Python慢，這個AI分析器幫你偵測、建議優化，獲OSDI最佳論文

近几年，有一种编程语言无处不在，它的大名无人不晓，网络上甚至鼓吹过学会它就能成为编程高手。它就是Python。学会Python，如有一宝：易于读写、兼容性强、丰富的库以及广泛的用途，它已经在数据和机器学习时代变得非常流行了。但是千万般好，Python还是有着自己的弊端的，那就是太慢了！编程语言有很多种，如C++、Fortran和Java是其中比较出名的，Python编写的程序相对于它们来说就是出了名的慢。马萨诸塞大学阿默斯特分校（UniversityofMassachusettsAmherst）

人工智慧 1002 2024-08-07 19:39:13