第 75 页-探索人工智能技术的未来

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2024北京智源大会开启注册！

北京智源大会是人工智能领域综合性内行盛会，自2019年10月首度亮相，已成功举办五届。大会以鲜明的特色，邀请海内外研究者开展精彩演讲与深入对话，共11位图灵奖得主曾参与大会，每年约200位顶尖专家出席，来自30多个国家和地区的50万观众汇聚一堂，分享研究成果、探寻前沿知识、交流实践经验、建立紧密合作。大会特色全球视野：与世界顶尖专家面对面交流，体验技术无国界的魅力思想碰撞：年度杰出研究者齐聚一堂，交流新思想，探讨新思路前沿引领：探讨AI领域关键问题，发布重要概念，指引未来方向过往五年的璀璨篇章，

人工智能 874 2024-06-07 19:36:31
西浦、利物浦大学提出：点云数据增强首个全面综述

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本论文的第一作者朱钦峰是西交利物浦大学和利物浦大学联合培养的一年级在读博士，其导师为范磊副教授。他的主要研究方向为语义分割、多模态信息融合、3D视觉、高光谱图像和数据增强。该课

人工智能 740 2024-06-07 18:54:46
生成式AI模型大PK——GPT-4、Claude 2.1和Claude 3.0 Opus

想了解更多AIGC的内容，请访问：51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/简介目前，RAG（检索增强生成）系统的新评估似乎每天都在发布，其中许多都集中在有关框架的检索阶段。然而，生成方面——模型如何合成和表达这些检索到的信息，在实践中可能具有同等重要的意义。许多实际应用中的案例证明，系统不仅仅要求从上下文中返回数据，还需将这些信息转化为一个更复杂的响应。为此，我们先后进行了几个实验，对GPT-4、Claude2.1和Claude3Opus进行了三种模型的生成能

人工智能 1090 2024-06-07 18:32:37
不同数据集有不同的Scaling law？而你可用一个压缩算法来预测它

一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小——必须在固定的计算预算下权衡这两项因素。增加模型参数量的好处是可以提高模型的复杂度和表达能力，从而更好地拟合训练数据。然而，过多的参数可能导致过拟合，使得模型在未见过的数据上表现不佳。另一方面，扩大数据集大小可以提高模型的泛化能力，减少过拟合问题。我们告诉你们：只要能适当分配参数和数据，就能在固定计算预算下实现性能最大化。之前已有不少研究探索过神经语言模型的Scalingl

人工智能 632 2024-06-07 17:51:01
武汉市民点赞无人驾驶，市交通运输局：与头部企业共创智能网联汽车产业新蓝图

"武汉市注重智能网联汽车产业发展，已陆续开放智能网联汽车开放道路超千公里，鼓励智能网联汽车头部企业入驻武汉，携手共创武汉智能网联汽车产业发展新蓝图。百度萝卜快跑作为自动驾驶行业中的领军企业，重视武汉智能网联汽车产业发展，从2022年8月落户武汉经开区以来深耕自动驾驶服务，百度萝卜快跑将持续推广自动驾驶体验服务，让更多的市民感受到自动驾驶技术带来的科技魅力。"在5月30日，武汉市交通运输局针对市民“加大无人驾驶正面宣传的诉求”给出了回应，并引起了广泛关注。上述市民在留言中表示，

人工智能 323 2024-06-07 17:31:02
爆火ChatTTS突破开源语音天花板，3天斩获9k的Star量

未来人与人的交流，难道是这个样？最近，一个名为ChatTTS的文本转语音项目爆火出圈，引来大家极大的关注。短短三天时间，在GitHub上已经斩获了9.2k的Star量。项目地址：https://github.com/2noise/ChatTTS/tree/main作者本人也在x上表示，ChatTTS突破了开源天花板。不过，目前开源的只是底模，没有经过SFT监督微调。该项目将文本转换成语音，效果是这样的：ChatTTS不仅能说中文，英文也能hold住，还支持一些细粒度控制，它允许你加入笑声、说话间

人工智能 551 2024-06-07 17:10:54
开创性CVM算法破解40多年计数难题！计算机科学家掷硬币算出「哈姆雷特」独特单词

计数，听起来简单，却在实际执行很有难度。想象一下，你被送到一片原始热带雨林，进行野生动物普查。每当看到一只动物，拍一张照片。数码相机只是记录追踪动物总数，但你对独特动物的数量感兴趣，却没有统计。那么，若想获取这一独特动物数量，最好的方法是什么？这时，你一定会说，从现在开始计数，最后再从照片中将每一种新物种与名单进行比较。然而，这种常见的计数方法，有时并不适用于高达数十亿条目的信息量。来自印度统计研究所、UNL、新加坡国立大学的计算机科学家提出了一种新算法——CVM。它可以近似计算长列表中，不同条

人工智能 938 2024-06-07 15:44:57
百度推荐资源冷启动实践

一、内容冷启动概念及挑战百度Feed推荐是一个月活数亿的综合信息流推荐平台。该平台涵盖了图文、视频、动态、小程序、问答等多种内容类型。它不仅提供类似于单列或双列的点选式推荐，还包括视频沉浸式等多种推荐形式。同时，推荐系统是一个多利益方的系统，不仅仅包含C端用户体验。内容生产者在推荐系统中扮演着重要的角色，百度Feed大量的活跃作践者，每天生产海量的内容。内容平台型推荐系统的本质是要做到多方共赢，对于用户侧：平台需要给用户持续推荐优质、时鲜、多样性的内容，吸引更多的用户、贡献更多的时长；对于作者侧

人工智能 592 2024-06-07 15:08:43
从Claude 3中提取数百万特征，首次详细理解大模型的「思维」

刚刚，Anthropic宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。Anthropic已经确认了如何在ClaudeSonnet中表示征函数百万个概念。这是对现代生产级大型语言模型的首次详细理解。这种可解释性将帮助我们提高人工智能模型的安全性，具有里程碑意义。研究论文：https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/index.html当前，我们通常将人工智能模型视为一个黑匣子：有东西进去就会有响应出来，但不清楚为

人工智能 622 2024-06-07 13:37:45
研究人员使用机器学习优化高功率激光实验

高强度和高重复的激光器能快速连续每秒发射多次强大的光。商业聚变能源工厂和先进的燃料型辐射源都依赖这种激光。然而，人类的反应时间不足以管理这种速射系统，应用面临挑战。为了应对这一挑战，科学家们正在寻找不同的方法来利用自动化和人工智能的力量，这些技术具有高强度操作的实时监控能力。美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)、弗劳恩霍夫激光技术研究所(ILT)和极光基础设施(ELIERIC)的一组研究人员正在捷克进行一项实验，利用机器学习(ML)优化高功率激光器。他们的目标是提高激光器的效率，以便更好地应

人工智能 676 2024-06-07 13:03:20
超越Devin，姚班带队OpenCSG创造大模型编程新世界纪录

来自中国大型模型初创公司OpenCSG推出的StarShipCodeGenAgent，通过创新使得普林斯WEBench（大型模型真实独立编程评测）排行榜，取得了全球第二名的成绩。同时创造了一个基于GPT-4o模型的最高纪录（SOTA）。（字数:37）SWEBench评测高度贴近真实编程场景，难度极高，不仅要求模型能理解需求、协调多个函数/类之间的变更，还要求模型与执行环境交互，处理超长上下文并执行远超传统代码生成任务的复杂逻辑推理。在这种高难度的真实测试中，行业中最先进的GPT4和Devin，也

人工智能 636 2024-06-07 12:36:29
Yolov10：详解、部署、应用一站式齐全！

一、前言在过去的几年里，YOLOs由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，已成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员探索了YOLO的架构设计、优化目标、数据扩充策略等，取得了显着进展。同时，依赖非极大值抑制（NMS）进行后处理阻碍了YOLO的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。在YOLOs中，各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致显着的计算冗余，限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相对大的性能改进潜力。在这项工作中，目标是从后处理和模型架构两个方面进一步提高YOLO的性能效率边界。为此

人工智能 926 2024-06-07 12:05:27
首个GPU高级语言，大规模并行就像写Python，已获8500 Star

经过近10年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在GPU上运行高级语言。上周末，一种名为Bend的编程语言在开源社区引发了热烈的讨论，GitHub的Star量已经超过了8500。GitHub：https://github.com/HigherOrderCO/Bend作为一种大规模并行的高级编程语言，它仍处于研究阶段，但提出的思路已经让人们感到非常惊讶。使用Bend，你可以为多核CPU/GPU编写并行代码，而无需成为具有10年经验的C/CUDA专家，感觉就像Python

人工智能 1131 2024-06-07 12:03:58
部署基于内存存储的 Elasticsearch - 一亿+条数据，全文检索 100ms 响应

1.在主机上挂载内存存储目录创建目录用于挂载mkdir/mnt/memory_storage挂载tmpfs文件系统mount-ttmpfs-osize=800Gtmpfs/mnt/memory_storage存储空间会按需使用，也就是使用100G存储时才会占用100G内存。主机节点上有2T内存，这里分配800G内存用于存储Elasticsearch数据。提前创建好目录mkdir/mnt/memory_storage/elasticsearch-data-es-jfs-prod-es-defaul

人工智能 536 2024-06-07 11:11:48
Karpathy新教程爆火，网友抢着送他H100：从头复现GPT-2训练

大神Karpathy已经不满足于用C语言造Llama了！他给自己的最新挑战：复现OpenAI经典成果，从基础版GPT-2开始。挑战成功本身并不意外，但是只花费20美元、90分钟完成训练，Loss和评测还超越原版，就！有！点！过！分！了！。不仅如此，他把复现过程写成了完整教程，果不其然再次火爆。由于Karpathy自己租用的是A100云服务，训练124M版本花费20了美元。不过有人按照教程用H100跑了一把，不仅训练时间更短，还更省钱了：43分钟完成，只花14美元。另外Karpathy还自掏腰包2

人工智能 499 2024-06-07 10:29:25