第 82 页-探索人工智能技术的未来

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分类：: 人工智能 IT业界

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携手亚马逊云科技，北京灵奥科技助力企业无缝结合大模型与数据

随着生成式AI时代不断发展，越来越多的企业开始关注、应用甚至训练大模型，想要以此创造更大的业务价值。这一想法固然没错，大模型的出现必能为企业带来创新和突破。不过，基础模型依赖于大规模高质量数据集，想要借助生成式AI带来企业差异化优势的关键是企业的专有数据，数据是企业核心竞争力之一。近日，亚马逊云科技以“无数据不模型——生成式AI时代的数据基座”为主题召开了媒体沟通会。会上，北京灵奥科技CEO厉启鹏介绍了Vanus如何帮助企业解决数据问题，从而与大模型无缝结合。北京灵奥科技是一家快速成长的初创企业

人工智能 1135 2024-06-01 12:48:21
克雷研究所100万美元奖金要归AI了数学界规则大改，未来数学家如何应对「海量猜想」

在数学的世界里，想要对“一个未经证实的猜想”进行完整的证明，往往需要天赋、直觉和经验的结合，即使是数学家也很难解释自己的发现过程。然而，随着近几年大模型的崛起，我们共同见证了一种新的变革力量，AI不仅在预测椭圆曲线的复杂度上超越了人类，还在探索基本常数的新公式上取得了突破。最近，伦敦数学科学研究所所长托马斯·芬克（ThomasFink）在Nature的worldview栏目发表了一篇文章，探讨了AI如何在数学领域中发挥其独特的作用，以及如何帮助数学家从猜想走向证明。在这篇文章中，芬克提到了AI在

人工智能 470 2024-06-01 11:02:46
一文带您了解SHAP：机器学习的模型解释

在机器学习和数据科学领域，模型的可解释性一直是研究者和实践者关注的焦点。随着深度学习和集成方法等复杂模型的广泛应用，理解模型的决策过程变得尤为重要。可解释人工智能（ExplainableAI|XAI）通过提高模型的透明度，帮助建立对机器学习模型的信任和信心。提高模型的透明度可以通过多种复杂模型的广泛应用等方法来实现，以及用于解释模型的决策过程。这些方法包括特征重要性分析、模型预测区间估计、局部可解释性算法等。特征重要性分析可以通过评估模型对输入特征的影响程度来解释模型的决策过程。模型预测区间估计

人工智能 795 2024-06-01 10:58:13
亮相CCIG2024，合合信息文档解析技术破解大模型语料'饥荒”难题

2024年，中国图象图形大会在古都西安盛大开幕。本届大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学承办，通过二十多场论坛、百余项成果，集中展示了生产式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的进展。大模型技术正随着科技革新实现广泛应用，满足多行业图像处理需求。大会期间，由CSIG文档图像分析与识别专委会与上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信恒”）联合主办了《大模型技术及其前沿应用》论坛，来自华南理工大学、上海交通大学、清华大学、复旦大学、上海人工智能实

人工智能 812 2024-05-31 22:28:49
腾讯云AI代码助手全面对外开放

5月22日，腾讯云正式对外宣布旗下AI代码助手全面对外开放，目前开发者、开发团队、企业客户可以通过腾讯云官网在线体验。腾讯云AI代码助手是一款定位代码智能补全和生成的数字化工具，它基于腾讯混元代码模型，可以为开发者、开发团队及企业客户提供安全合规、高粘度体验的编码场景AIGC服务，具备代理代码补全、技术对话、代码诊断、单元测试等功能，支持Python、Java、C/C++、Go等十种编程语言或框架，并集成主流集成开发环境。在代码补全方面，AI代码助手可基于多文件理解、根据上下文提供良好的自动补全

人工智能 962 2024-05-31 20:08:24
Flash Attention稳定吗？Meta、哈佛发现其模型权重偏差呈现数量级波动

MetaFAIR联合哈佛优化大规模机器学习时产生的数据偏差，提供了新的研究框架。据所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个GPU。以LLaMA270B模型为例，其训练总共需要1,720,320个GPU小时。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。最近，许多机构在训练SOTA生成式AI模型时报告了训练过程中的不稳定情况，它们通常以损失尖峰的形式出现，比如谷歌的PaLM模型训练过程中出现了多达20次的损失尖峰。数值偏差是造成这种训练不准确性的根因，

人工智能 709 2024-05-30 13:24:53
一文带您了解数据模型：概念模型、逻辑模型和物理模型

数据模型是组织数据管理的基石，是构建信息基础设施的关键组成部分。数据模型为组织提供了清晰的数据结构和逻辑框架，使得数据管理更加高效和可持续。在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，而数据模型的设计和实施，则决定了数据在企业运营和决策中的有效性和可信度。良好的数据模型不仅能够够简化复杂的数据景观，提高数据质量和一致性，还能够够优化数据库性能，支持数据分析和决策制定。因此，数据模型的意义在于为企业提供了数据驱动的决策支持，促进了业务的创新和竞争力的提升。在为企业提供了数据驱动的决策支持，促进了

人工智能 833 2024-05-30 12:00:35
图灵巨头现身ICLR，顶会现场疯狂追星LeCun、Bengio！中国团队三大技术趋势引爆AGI新想象

这几天，AI届的盛会——ICLR在维也纳举办。OpenAI、Meta、谷歌、智谱AI等世界前沿AI科技企业齐聚一堂。现场名流云集，星光耀眼，走几步就能偶遇一位发过颠覆性paper的大咖。毫无意外地，ICLR2024展厅也变成了追星现场。热闹的气氛，快把屋顶掀翻了。现场追星图灵巨头图灵三巨头中的著名「e人」LeCun，提前就在X上大方公布出自己的行程，满怀期待地等着和粉丝们相见了。在评论区，不仅有粉丝激动打卡，甚至还有准备现场递简历的。粉丝们果然不虚此行，在现场，LeCun口若悬河地讲解，热情的观

人工智能 619 2024-05-30 11:17:17
多模态AI是医学的未来，谷歌推出三个新模型，Med-Gemini迎来大升级

编辑|白菜叶许多临床任务需要了解专业数据，例如医学图像、基因组学等。这类专业知识信息在通用多模态大模型的训练中通常不存...在上一篇论文的描述中，Med-Gemini在各种医学成像任务上超越GPT-4系列模型实现了SOTA！在这里，GoogleDeepMind撰写了第二篇关于Med-Gemini的论文。在Gemini的多模态模型的基础上，该团队为Med-Gemini系列开发了多个模型。这些模型继承了Gemini的核心功能，并通过2D和3D放射学、组织病理学、眼科、皮肤病学和基因组数据的微调，针对

人工智能 1197 2024-05-30 10:13:19
四款值得推荐的AI辅助编程工具（支持C#语言）

前言在这个AI迅速发展的阶段，涌现出了一大批好用的AI辅助编程工具。AI辅助编程工具能够提高开发效率、改善代码质量、降低bug率，是现代软件开发过程中的重要助手。今天大姚给大家分享4款AI辅助编程工具（并且都支持C#语言），希望对大家有所帮助。AI辅助编程工具图片GitHubCopilotGitHubCopilot是一款AI编码助手，可以帮助你更快、更省力地编写代码，从而将更多精力集中在问题解决和协作上。GitHubCopilot会在你编码时提供建议：有时是当前行的补全，有时是全新的代码块。可以

人工智能 659 2024-05-30 10:03:11
优秀Agent智能体必学的几种设计模式，一学就会

大家好，我是老渡。昨天在公司听了清华大学智能产业研究院现场分享的AI医院小镇。图片这是一个虚拟世界，所有的医生、护士、患者都是由LLM驱动的Agent智能体，可以自主交互。它们模拟了整个诊病看病的过程，在浸盖主要呼吸道疾病的MedQA数据集子集上，实现了高达93.06%的最新准确率。一个优秀的智能体，离不开优秀的设计模式。看完这个案例，我赶紧拜读了吴恩达老师最近发表的4种主要的Agent设计模式。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一然后，赶紧整理出来，跟大家分享一下。模式一、反思

人工智能 817 2024-05-30 09:44:20
超越ORB-SLAM3！SL-SLAM：低光、严重抖动和弱纹理场景全搞定

写在前面今天我们探讨下深度学习技术如何改善在复杂环境中基于视觉的SLAM（同时定位与地图构建）性能。通过将深度特征提取和深度匹配方法相结合，这里介绍了一种多功能的混合视觉SLAM系统，旨在提高在诸如低光条件、动态光照、弱纹理区域和严重抖动等挑战性场景中的适应性。我们的系统支持多种模式，包括拓展单目、立体、单目-惯性以及立体-惯性配置。除此之外，还分析了如何将视觉SLAM与深度学习方法相结合，以启发其他研究。通过在公共数据集和自采样数据上的广泛实验，展示了SL-SLAM在定位精度和跟踪鲁棒性方面优

人工智能 612 2024-05-30 09:35:24
最详细人脑3D地图登Science！GPT-4参数只相当于人类0.2%

芝麻粒大小的人脑组织，突触规模就相当于一个GPT-4！谷歌与哈佛联手，对局部人脑进行了纳米级建模，论文已登Science。这是迄今为止最大、最详细的人脑复制品，首次展示出了大脑中的突触连接网络。凭借超高分辨率，这个名为H01的重建，已经揭示了一些以前未曾见过的关于人类大脑的细节。项目通讯作者、哈佛大学Lichtman教授介绍说，在此之前，没有人真正看到过这样复杂的突触网络。这一建模成果，将有助于深入地了解大脑的运作方式，启发人类对大脑功能和疾病的进一步研究。另外值得一提的是，该研究涉及了1立方毫

人工智能 555 2024-05-29 17:03:30
字节开源大模型量化新思路，2-bit量化模型精度齐平fp16

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随着深度学习大语言模型的越来越火爆，大语言模型越做越大，使得其推理成本也水涨船高。模型量化，成为一个热门的研究课题。最近，字节跳动推出了一个全新的量化思路，抛弃传统的量化范式，

人工智能 728 2024-05-29 09:29:50
综述170篇「自监督学习」推荐算法，港大发布SSL4Rec：代码、资料库全面开源！

推荐系统对于应对信息过载挑战重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。然而，由于数据稀疏性的问题，传统的监督学习方法在实际应用中临挑战，这限制了它们有效学习用户表现的能力。为了保护克服这一难题，自监督学习（SSL）技术应用于生，其利用数据的内在结构生成监督信号，不完全依赖于标记数据。这种方法使用得推荐系统能够够利用未标记的数据提取有意义的信息，即使在数据稀缺的情况下也能做出准确的预测和推荐。文章地址：https://

人工智能 953 2024-05-09 16:58:02