第 88 页-探索人工智能技术的未来

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超级智能体生命力觉醒！可自我更新的AI来了，妈妈再也不用担心数据瓶颈难题

哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。模型是啥？中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁？智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高

人工智能 1166 2024-04-29 18:55:14
通过学习曲线识别过拟合和欠拟合

本文将介绍如何通过学习曲线来有效识别机器学习模型中的过拟合和欠拟合。欠拟合和过拟合1、过拟合如果一个模型对数据进行了过度训练，以至于它从中学习了噪声，那么这个模型就被称为过拟合。过拟合模型非常完美地学习了每一个例子，所以它会错误地分类一个看不见的/新的例子。对于一个过拟合的模型，我们会得到一个完美/接近完美的训练集分数和一个糟糕的验证集/测试分数。略有修改："过拟合的原因：用一个复杂的模型来解决一个简单的问题，从数据中提取噪声。因为小数据集作为训练集可能无法代表所有数据的正确表示。"2、欠拟合如

人工智能 1337 2024-04-29 18:50:15
工业4.0革命：预测性维护成功的四阶段蓝图

为工业4.0设计预测性维护解决方案代表着企业维护和运营方式的范式转变。通过使用先进的预测性维护技术，主动预防运营挑战是这个新工业时代的关键方面。这些解决方案不仅有助于获取新的收入来源和节省成本，而且在防止停工和生产停机方面也发挥着重要作用。在工业4.0时代，企业需要利用智能化的物联网设备和传感器来收集和分析大量的生产数据。这些数据可以用于预测设备故障和维修需求。通过使用这些预测性维护技术，企业可以提前识别潜在问题并采取相应的措施，从而最大程度地减少停工时间和生产中断。这种主动预防维护的方法可以大

人工智能 486 2024-04-29 18:22:23
在电子游戏开发领域，生成式AI将有何等建树？

生成AI为电子游戏开发者带来令人兴奋的全新方法，帮助其创作引人入胜的内容、逼真的视觉效果以及身临其境的游戏体验。在本文中，我们将通过一系列实例探讨生成AI如何增强并加速游戏开发。生成式AI能做什么？让我们先拆分出游戏开发中的一些主要元素，看看生成式AI如何促进创作过程：程序生成。通过算法创建出庞大、复杂且不可预测的环境，这样作品就能在每场游戏中提供独特的动态游玩体验。地形生成。生成式AI能够协助生成真实地形，增强游戏世界的视觉吸引力。自动建模。生成式AI能够简化角色及其他元素的3D模型创建过程，

人工智能 758 2024-04-29 18:04:26
单卡跑Llama 70B快过双卡，微软硬生生把FP6搞到了A100里 | 开源

FP8和更低的浮点数量化精度，不再是H100的“专利”了！老黄想让大家用INT8/INT4，微软DeepSpeed团队在没有英伟达官方支持的条件下，硬生生在A100上跑起FP6。测试结果表明，新方法TC-FPx在A100上的FP6量化，速度接近甚至偶尔超过INT4，而且拥有比后者更高的精度。在此基础之上，还有端到端的大模型支持，目前已经开源并集成到了DeepSpeed等深度学习推理框架中。这一成果对大模型的加速效果也是立竿见影——在这种框架下用单卡跑Llama，吞吐量比双卡还要高2.65倍。一名

人工智能 1231 2024-04-29 16:55:12
AI在市场营销技术中的崛起：转变数字营销策略

在不断演变的数字营销领域中，AI已经成为品牌寻求精确高效地导航其营销漏斗的强大工具。通过分析大数据集中的模式和趋势，AI使营销人员能够获得关于消费者行为、偏好和购买模式的宝贵洞察。这种数据驱动的方法品牌能够在漏斗的每个阶段——从意识到转化——都以无与伦比的准确性定制营销策略。AI利用机器学习和深度学习的技术，能够自动收集、分析和解释海量的数据，将数据转化为可操作的营销策略。AI的优势在于它能够自动发现隐藏在海量数据中的模式和趋势，比人类更准确地制定营销策略。通过AI的应用，营销人员可以更好地了解

人工智能 715 2024-04-29 16:43:10
小红书从记忆机制解读信息检索，提出新范式获得 EACL Oral

近日，来自小红书搜索算法团队的论文《GenerativeDenseRetrieval:MemoryCanBeaBurden》被自然语言处理领域国际会议EACL2024接收为Oral，接受率为11.32%（144/1271）。他们在论文中提出了一种新颖的信息检索范式——生成式密集检索（GenerativeDenseRetrieval，GDR）。该范式能够很好地解决传统生成式检索（GenerativeRetrieval，GR）在处理大规模数据集时所面临的挑战。它是从记忆机制得到的灵感。在过往的实践中

人工智能 1182 2024-04-29 16:16:07
人工智能在太空探索和人居工程中的演变

20世纪50年代，人工智能（AI）诞生。当时研究人员发现机器可以执行类似人类的任务，例如思考。后来，在20世纪60年代，美国国防部资助了人工智能，并建立了实验室进行进一步开发。研究人员发现人工智能在许多领域都有用武之地，例如太空探索和极端环境中的生存。太空探索是对宇宙的研究，宇宙涵盖了地球以外的整个宇宙空间。太空被归类为极端环境，因为它的条件与地球不同。要在太空中生存，必须考虑许多因素，并采取预防措施。科学家和研究人员认为，探索太空并了解一切事物的现状有助于理解宇宙的运作方式，并为潜在的环境危机

人工智能 809 2024-04-29 15:25:01
类人人工智能的兴起：改变就业市场和劳动力

人工智能的出现正在重塑全球就业市场和劳动力的格局。随着人工智能机器人变得越来越复杂，并能够执行从体力劳动到复杂认知能力的广泛任务，其有望彻底改变行业，并重新定义传统的工作概念。本文探讨了人工智能的兴起，以及其对各行业就业市场和劳动力的变革性影响。日常任务自动化：人工智能擅长自动化日常和重复性任务，使人类工作者能够专注于更具创造性和战略性的工作。在制造、物流和零售等领域，仿人机器人被部署来执行装配线操作、仓库管理和客户服务等任务。虽然这种自动化提高了效率和生产力，但也需要对人类工作者进行重新培训和

人工智能 492 2024-04-29 13:20:01
Gaussian-LIC：首个多传感器融合3DGS-SLAM系统（浙大&TUM）

多传感器与3DGS的结合“基于3D空间中的采样进行计算密集型SLAM任务所需的实时能力”的隐式表达法需要基于NeRF-based+SLAM方法。3DGS以其快速的渲染速度和优越的视觉质量而引人注目。作为一种明确且可以解释的表达法，3DGS使得场景编辑变得简单，有利于众多下游任务的执行。现有的基于辐射场的SLAM系统，主要在光照良好的小规模室内环境中进行测试，并使用顺序RGB-D或RGB输入获得令人满意的结果。当这些方法扩展到具有挑战性的大规模不受控制的室外场景时将会遇到困难，例如具有挑战性的光照

人工智能 837 2024-04-29 11:49:20
如何将GPU云服务器集成到AI基础设施中？

GPU云服务器是基于云的计算资源，利用图形处理单元来处理高性能任务。与仅依赖CPU的传统服务器不同，GPU云服务器专为并行处理而设计，使其成为机器学习和人工智能等计算密集型应用的理想选择。在B2B领域，将GPU云服务器集成到AI基础设施中已成为提升性能和可扩展性的战略举措。机器学习模型通常需要强大的计算能力，而GPU云服务器提供了一种可扩展的解决方案，使企业能够更高效地处理大型数据集并运行复杂算法。对于希望在快速发展的技术环境中保持竞争优势的企业而言，这种能力至关重要，因为AI正在推动各个行业的

人工智能 825 2024-04-28 17:34:37
关于面向机器人操作的世界模型的一点思考

近年来，世界模范的火热似乎可以在机器人操作中起到一些至关重要的作用。而对于具身智能来说，现阶段manipulation是最需要突破的点。特别是针对以下longhorizon的任务，如何构建机器人“小脑”，来实现各种复杂的操作要求，是当下最需要解决的问题。是否需要通过拆分skill为原子操作？在使用LM应用在机器人上时，比较常用的做法是将各类API提供在context里面，然后让LLM根据任务prompt自动编写planning代码，可参考文章：这种方法优点是非常直观，可以比较清晰地把握任务的拆解

人工智能 733 2024-04-28 17:31:10
元象首个多模态大模型XVERSE-V开源，刷新权威大模型榜单，支持任意宽高比输入

人类获取的信息83%来自视觉，图文多模态大模型能感知更丰富和精确的真实世界信息，构建更全面的认知智能，从而向AGI（通用人工智能）迈出更大步伐。元象今日发布多模态大模型XVERSE-V，支持任意宽高比图像输入，在主流评测中效果领先。该模型全开源，无条件免费商用，持续推动海量中小企业、研究者和开发者的研发和应用创新。XVERSE-V性能优异，在多项权威多模态评测中超过零一万物Yi-VL-34B、面壁智能OmniLMM-12B及深度求索DeepSeek-VL-7B等开源模型，在综合能力测评MMBen

人工智能 687 2024-04-28 16:43:08
让大模型不再「巨无霸」，这是一份最新的大模型参数高效微调综述

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。近期，大语言模型、文生图模型等大规模AI模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微

人工智能 1099 2024-04-28 16:04:01
到2028年，数字取证市场将达到160亿美元

由于数字世界的快速扩张，各种数字设备和技术的出现以意想不到的方式重新定义了我们的生活。然而，伴随着数字化转型，网络威胁、数据泄露和其他欺诈活动也随之增加。与此同时，数字化转型的快速发展促进了数字取证市场的出现，支持数字资产保护和网络犯罪调查。因此，在考虑数字取证市场分析时，有必要审视该行业的现状，并预测其未来。数字取证市场的现状主要取决于两个主要因素：技术和法律。技术方面，随着大数据、人工智能和区块链技术等的发展，数字取证技术已经变得更加高效和精确。这些技术的应用促进了对数字证据的出现，支持数字

人工智能 603 2024-04-28 14:52:09