第 76 页-探索人工智能技术的未来

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AI预测极端天气提速5000倍！微软发布Aurora，借AI之眼预测全球风暴

个人类有历史以来，就一直执着于预测天气，以各种方式破解“天空之语”，我们慢慢发现，草木、云层似乎与天气有关，这不仅仅是因为人类从事生产的需要，也是人类想要对着大风歌唱、在月光下吟诗的需要。《冰与火之歌》中的风雨歌师，就是通过歌声和吟唱来预测天气和风暴，人们还会幻想拥有“改变天气”的超能力。最近，天气专家和气象预报已经让我们开始终于还是不能脱离具身体验和物理世界，但现在，AI让情况起了变化。微调内容：微软发布首个大规模大气基础模型Aurora，能够从数据中学习并做出预测，展现出了惊人的准确率和效率

人工智能 883 2024-06-11 09:07:29
李彦宏欧洲谈AI：比起GPT-5，我更感兴趣超级应用

中固AI与西方的最大区别是应用。中国有数百个基础模型，但人们越来越多地在讨论什么是AI时代的超级应用。应用正在驱动中的AI的快速发展。应用领域的进步可以推动基础模型的创新，也有助于加速从互联网时代到人工智能时代的转变。“欧洲AI春晚”主论坛现场，李彦宏最新亮相，作为大会唯一受邀中国企业家，再一次为中国AI“代言”。这场正在法国巴黎举办的大会全称“欧洲科技创新展览会”（VivaTechnology），是欧洲规模最大的科技盛会之一。李彦宏之外，今年参与的演讲嘉宾包括马斯克、图灵奖得主YoshuaBe

人工智能 606 2024-06-10 22:55:23
多功能RNA分析，百度团队基于Transformer的RNA语言模型登Nature子刊

编辑|萝卜芯预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。百度大数据实验室（BigDataLab，BDL）和上海交通大学团队开发了RNAErnie，一种基于Transformer架构，以RNA为中心的预训练模型。研究人员用七个数据集和五个任务评估了模型，证明了RNAErnie在监督和无监督学习方面的优越性。RNAErnie超越了基线，分类准确率提高了1.8%，交互预测准确率提高了2.2%，结构预测F1得分提高了3.3%，

人工智能 678 2024-06-10 22:21:12
通透！如何选择合适的机器学习算法

算法选择注意事项为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素，每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面：1.数据集的大小和质量：机器学习算法对输入数据的要求各不相同。某些算法适用于小型数据集，而其他算法适用于大型数据集。此外，数据的准确性、完整性和代表性也1.数据集特征数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等因素都是关键因素。想象一下将结构化数据的算法应用于非结构化数据问题。你可能不会走得太远！大型数据集需要

人工智能 893 2024-06-10 22:18:30
利用 NVIDIA Riva 快速部署企业级中文语音 AI 服务并进行优化加速

一、Riva概览1.OverviewRiva是NVIDIA推出的一款SDK，用于实时的SpeechAI服务。它是一个高度可定制的工具，并且使用GPU进行加速。NGC上提供了很多预训练好的模型，这些模型开箱即用，可以直接使用Riva提供的ASR和TTS解决方案进行部署。为了满足特定领域的需求或者进行定制化功能的开发，用户也可以使用NeMo对这些模型进行重新训练或微调。从而进一步提升模型的性能，使其更加适应用户的需求。Riva+Skills是一种高度可定制化的工具，它利用GPU加速实时流式的语音识别

人工智能 1167 2024-06-10 21:57:48
超强！必会的十大机器学习算法

1.线性回归线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。它是一种监督学习算法，用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。定义线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。线性模型由以下方程表示：其中是因变量（我们想要预测的变量）是自变量（我们用来进行预测的变量）是直线的斜率是y轴截距（直线与y轴的交点）线性回归算法涉及查找到通过数据点的最佳拟合线。这通常是通过最小化观测值和预测值之间的平方差来完成的。评估指标均方误差(MSE)：测量误差平方的平均值。值越低越好。R平方：表示可以根

人工智能 1011 2024-06-10 21:53:52
AI在用｜用Kimi写「发疯」文案，篇篇10万+

机器之能报道编辑：文华以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式，但绝大部分人依然不知道该如何使用。因此，我们推出了「AI在用」专栏，通过直观、有趣且简洁的人工智能使用案例，来具体介绍AI使用方法，并激发大家思考。我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。这年头，为了抢流量，大家焦虑到头秃。今天就来安利一个搞流量的门道：用AI写「发癫」文案公众号，篇篇搞到10万+。这类文案公众号均有套路可循：1.一个有趣的标题2.一些看起来有大病的文案3.几幅或治愈或搞笑的配图这用A

人工智能 1159 2024-06-10 21:22:30
除了RAG，还有这五种方法消除大模型幻觉

出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）众所周知，LLM会产生幻觉——即生成不正确、误导性或无意义的信息。有意思的是，一些人，如OpenAI的CEOSamAltman，将AI的想象视为创造力，而另一些人则认为想象可能有助于做出新的科学发现。然而，在大多数情况下，提供正确回答至关重要，幻觉并不是一项特性，而是一种缺陷。那么，如何减少LLM的幻觉呢？长上下文？RAG？微调？其实，长上下文LLMs并非万无一失，向量搜索RAG也不尽如人意，而微调则伴随着其自身的挑战和限制。下面是一些可以用来

人工智能 1539 2024-06-10 20:25:51
ICML2024高分！魔改注意力，让小模型能打两倍大的模型

改进Transformer核心机制注意力，让小模型能打两倍大的模型！ICML+2024高分论文，彩云科技团队构建DCFormer框架，替代Transformer核心组件注意力模块（MHA），提出可动态组合的多头注意力（DCMHA）。DCMHA解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定，让它们可以根据输入动态组合，从根本上提升了模型的表达能力。原文意思是，每层都有固定的H个注意力头，现在用几乎理解为，原来每层都有固定的H个注意力头，现在用几乎相同的参数量和计算力，可以动态组合出多至Hx

人工智能 905 2024-06-10 20:18:19
TigerGraph CoPilot如何实现图形增强式AI

想了解更多AIGC的内容，请访问：51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/通过对比其他商用LLM的缺陷，本文详细介绍了TigerGraphCoPilot的主要功能、优点、以及两个关键用例。近年来，数据作为一种生产要素，已经能够够有能力为我们提供横跨不同行业的变革性商业见解了。不过，如何利用好可以获得的大数据，往往给我们带来了不小的挑战。一面是过载的数据，一面却是大量未被充分利用的数据孤岛。不少专业数据科学家和分析师亟待通过专业知识，让自己所在的组织能够在不牺牲

人工智能 926 2024-06-10 18:38:14
ICML 2024 | 脱离LoRA架构，训练参数大幅减少，新型傅立叶微调来了

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本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLMPEFTFine-tuning）的文章「Parameter-EfficientFine-TuningwithDis

人工智能 1270 2024-06-10 17:58:01
如何利用人工智能增强API和微服务的云安全

译者|李睿审校|重楼概述API是一组指导方针和协议，用于促进软件应用程序之间的通信。它概述了软件组件交互的方法，简化了开发和集成系统的过程。微服务架构代表了一种将大型应用程序划分为多个服务的软件开发方法。每个服务集中于一个业务功能。它们可以自主开发、部署和扩展。云安全对API和微服务非常重要，其原因如下：数据保护：API和微服务经常处理信息。维护安全性对于保护这些数据免受访问、泄漏或破坏至关重要。用户身份验证和授权：在云计算环境中实现安全协议有助于验证和API和微服务交互的用户和服务的身份。这确

人工智能 1163 2024-06-10 17:09:20
简单通用：视觉基础网络3倍无损训练加速，清华EfficientTrain++入选TPAMI 2024

本讨论文作者王语霖是清华大学自动化系2019级直博生，师从吴澄院士和黄高副教授，主要研究方向为高效深度学习、计算机视觉等。他曾以第一作者在TPAMI、NeurIPS、ICLR、ICCV、CVPR、ECCV等期刊、会议上发表讨论文，曾获百度奖学金、微软学者、CCF-CV学术新锐奖、字节跳动奖学金等荣誉。个人主页：wyl.cool。本文主要介绍刚刚被IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence（TPAMI）录用的一篇文章：Effici

人工智能 1108 2024-06-10 14:54:28
高效、可泛化的高斯重建框架，只需3张视图即可快速推理，45秒便可完成优化

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人工智能 990 2024-06-10 14:24:57
李飞飞「空间智能」系列新进展，吴佳俊团队新「BVS」套件评估计算机视觉模型

在不久之前的2024TED演讲中，李飞飞详细解读了空间智能（SpatialIntelligence）概念。她对计算机视觉领域在数年间的快速发展感到欣喜并抱有极大热忱，并为此正在创建初创公司在此演讲中，曾提到斯坦福团队的一个研究成果BEHAVIOR，这是他们“创建”的一个用来训练计算机和机器人如何在三维世界中行动的行为和动作数据集。BEHAVIOR是一个庞大的数据集，包含了各种不同场景下的人类行为和动作。这个数据集的目的是为了让计算机和机器人更好地理解和模仿人类的行为。通过分析BEHAVIOR中的

人工智能 1224 2024-06-10 14:04:57