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- 舞台裏の巨人が産業用 AI を次のステージへ
- 産業用 AI には新たな王は存在せず、明るいですが輝かしいわけではなく、水は静まり、そして深く流れています。生成 AI が今日のトピックの王様であると言っても、異論を唱える人はいないでしょう。いくつかの簡単な言葉で、兵馬俑を「復活」させて秦オペラを歌うことができ、トランプ大統領はトークショーに出演することができます。感情的価値が満たされているとき、言葉だけで欲しいものを作り出すことができるなど、よりクールなことを想像する勇気はありますか? AI はビデオを生成するだけでなく、物理法則に従った没入型の高度にシミュレートされた仮想空間を構築することもできます。指示を入力するには自然な音声のみが必要で、それを専門的な産業言語に変換してインテリジェンスに渡すことができます。本物の工場の化学品製造ラインが「本物」になります。もっとクールなものを想像する勇気はありますか? あなたの言葉だけで、あなたが望むものを作り出すことができます!このような素晴らしい未来は遠くにあるように思えるかもしれませんが、シーメンスの描写によれば、それはもはや空中にありません。
- AI 947 2024-07-16 09:50:46
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- 北京大学が新しいマルチモーダルロボットモデルを発表!一般シナリオおよびロボットシナリオに対する効率的な推論と操作
- AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事は HMILab によって完成されました。北京大学の国立ビデオ映像技術工学研究センターとマルチメディア情報処理国家重点研究所の 2 つの主要なプラットフォームを利用して、HMILab は機械学習、マルチモーダル学習、および身体化インテリジェンスの方向の研究に長年従事してきました。この作品No.
- AI 256 2024-07-16 03:51:40
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- ICML 2024 の高得点論文 | ゼロ次オプティマイザーが大規模モデルを微調整し、メモリを大幅に削減
- AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事の共同筆頭著者の紹介: Zhang Yihua: ミシガン州立大学コンピュータ サイエンス学部の博士課程 3 年生、教授の指導下Sijia Liu 氏の主な研究方向は、大規模モデルのセキュリティ、プライバシー、効率性に関する問題です。 Li Pingzhi: 中国科学技術大学を卒業し、今後も
- AI 778 2024-07-16 03:17:30
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- AlphaFold に匹敵する精度で、EPFL の AI メソッドは配列からタンパク質相互作用を照合します
- 1. タンパク質相互作用の重要性 タンパク質は生命の構成要素であり、ほぼすべての生物学的プロセスに関与しています。細胞機能の複雑さを説明するには、タンパク質がどのように相互作用するかを理解することが重要です。 2. 新しい方法: 相互作用するタンパク質配列のペアリング エコール・ポリテクニック・フェデラール・ド・ローザンヌ (EPFL) の Anne-Florence Bitbol のチームは、相互作用するタンパク質配列をペアリングする方法を提案しました。この方法は、複数の配列アラインメントでトレーニングされたタンパク質言語モデルの力を利用します。 3. 方法の利点 この方法は、小規模なデータセットに対して良好に機能し、教師付き方法を通じてタンパク質複合体の構造予測を向上させることができます。 4. 研究成果は「ペアリング相互作用タンパク質」として出版されています。
- AI 688 2024-07-16 01:18:30
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- 12 年前に深層学習を始めた Karpathy は、AlexNet 時代の思い出の波を引き起こし、LeCun や Goodfellow などはすべて終了しました。
- 2012 年に AlexNet によって始まったディープラーニング革命から、期せずして 12 年が経過しました。今や大型モデルの時代も到来しました。最近、著名な AI 研究科学者である Andrej Karpathy 氏の投稿により、このディープラーニング革命の波に関与した多くの偉人たちが記憶に残ることになりました。チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏からGANの父イアン・グッドフェロー氏まで、誰もが過去を思い出した。これまでのところ、この投稿は 630,000 回以上閲覧されています。投稿の中で、Karpathy 氏は次のように述べています。 興味深い事実は、多くの人が 2012 年の ImageNet/AlexNet の瞬間と、それによって始まった深層学習革命について聞いたことがあるかもしれないということです。ただし数は少ないかも知れませんが、
- AI 894 2024-07-16 01:08:30
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- AlphaFold 3 が発売され、タンパク質とすべての生体分子の相互作用と構造をこれまでよりもはるかに高い精度で包括的に予測します。
- エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。
- AI 289 2024-07-16 00:08:11
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- 最新の AI 音声モデルの実際のテスト: トランプ氏とディン ジェン氏に、早口言葉は偽物だと言えるが、文章はばらばらになっていると言ってもらいます。
- Machine Power Report 編集者: Yang Wen の新しい AI 音声モデルである FishSpeech は、音色の優れた模倣者です。最近、AIボイストラックが急に賑やかになってきました。 1 か月以上前、「オープンソース音声 TTS の上限レベル」として知られる ChatTTS が人気になりました。どれくらい人気がありますか?わずか 3 日間で、GitHub 上で 9.2kStar のトラフィックを収集し、一時は GitHub Trending のリストでトップになり、その後もリストを独占し続けています。その後間もなく、Byte も同様のプロジェクトである Seed-TTS を立ち上げ、「自然で本物の音声を生成する」という同じスローガンを掲げました。ここ数日で、新しいプレイヤー、FishSpeech がこのトラックに参入しました。 150,000 時間のデータ トレーニングの後、モデルは次のことに習熟したと報告されています。
- AI 239 2024-07-15 20:44:38
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- 誰でも即戦力エンジニアになれる! Claude の新機能: ワンクリックでプロンプトを生成、テスト、評価する
- プロンプトの書き方がわからない方はぜひ参考にしてみてください。 AI アプリケーションを構築する場合、迅速な品質が結果に大きな影響を与えます。ただし、高品質のプロンプトを作成することは困難であり、研究者はアプリケーション要件を深く理解し、大規模な言語モデルに関する専門知識を持っている必要があります。開発をスピードアップして結果を向上させるために、AI スタートアップの Anthropic はこのプロセスを合理化し、ユーザーが高品質のプロンプトを簡単に作成できるようにしました。具体的には、研究者らは、プロンプトを生成、テスト、評価するための新しい機能を AnthropicConsole に追加しました。 Anthropic プロンプト エンジニアの Alex Albert 氏は次のように述べています。「これは、彼らが過去数週間に費やした多くの作業の結果であり、現在は C
- AI 413 2024-07-15 20:13:31
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- パーソナライズされたエクスペリエンスに重点を置き、ユーザーの維持は完全に AIGC に依存していますか?
- 1. 消費者は製品を購入する前に、ソーシャル メディアで製品レビューを検索および閲覧します。したがって、企業にとってソーシャルプラットフォームで製品をマーケティングすることがますます重要になっています。マーケティングの目的は次のとおりです。 製品の販売促進 ブランド イメージの確立 ブランド認知度の向上 顧客の誘致と維持 最終的に企業の収益性の向上 大型モデルは優れた理解力と生成機能を備えており、閲覧と分析によってユーザーにパーソナライズされた情報を提供できますユーザーデータコンテンツの推奨事項。 「AIGC体験スクール」第4回では、「マーケティングコンバージョン率」向上におけるAIGCテクノロジーの役割について、ゲスト2名が深く語り合います。ライブ配信時間: 7 月 10 日 19:00 ~ 19:45 ライブ配信トピック: ユーザーの維持、AIGC はパーソナライゼーションを通じてコンバージョン率をどのように向上させますか?番組第4話では大切なお二人をお招きしました
- AI 308 2024-07-15 18:48:52
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- RAG 大規模モデルにおける知識の競合に関する詳細な分析。香港と中国の清華西湖大学が共同で出版
- AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この記事の著者は、清華大学学際情報学部の修士課程 2 年生の Xu Rongwu と博士課程 1 年生の Qi Zehan です。このレビューの主な執筆者でもあります。人工知能と大規模モデル技術の急速な発展により、検索強化生成 (検索-A)
- AI 439 2024-07-15 18:44:12
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- 30 以上の方言に変更した後、中国電信の大規模音声モデルのテストに合格できませんでした
- どの都市の出身であっても、呉の方言は柔らかく繊細、関中の方言は素朴で濃厚、四川の方言はユーモラス、広東の方言は風情があって奔放…など、それぞれの「故郷の方言」が記憶に残っていると思います。つまり、方言は単なる言語習慣ではなく、感情的なつながりや文化的アイデンティティでもあるのです。インターネットサーフィン中に私たちが出会う新しい言葉の多くは、さまざまな場所の方言に由来しています。もちろん、方言がコミュニケーションの「障壁」になることもあります。実生活では、次のような方言によって引き起こされる「ニワトリがアヒルのように話す」場面をよく見かけます。テクノロジー界の最近の動向に注意を払ってみると、現在の AI 音声アシスタントは「本物の」レベルに達していることがわかります。 -タイムリプライ」。人間の反応よりもさらに速い。さらに、AIは完全に
- AI 797 2024-07-15 17:44:57
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- 央视点赞国产AI复活召唤术,兵马俑竟与宝石老舅对唱Rap?
- 沉睡了两千多年的兵马俑,苏醒了?一句秦腔开场,将我们带到了黄土高原。如果不是亲眼所见,很多观众可能难以想象,有生之年还能看到兵马俑和宝石Gem同台对唱《从军行》。「青海长云暗雪山,孤城遥望玉门关。」古调虽存音乐变,声音依旧动人情:这场表演背后的「AI复活召唤术」,叫做EMO,来自阿里巴巴通义实验室。仅仅一张照片、一个音频,EMO就能让静止形象变为惟妙惟肖的唱演视频,且精准卡点音频中的跌宕起伏、抑扬顿挫。在央视《2024中国・AI盛典》中,同样基于EMO技术,北宋文学家苏轼被「复活」,与李玉刚同台
- AI 687 2024-07-15 17:09:10
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- LLM用于时序预测真的不行,连推理能力都没用到
- 语言模型真的能用于时序预测吗?根据贝特里奇头条定律(任何以问号结尾的新闻标题,都能够用「不」来回答),答案应该是否定的。事实似乎也果然如此:强大如斯的LLM并不能很好地处理时序数据。时序,即时间序列,顾名思义,是指一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。在很多领域,时序分析都很关键,包括疾病传播预测、零售分析、医疗和金融。在时序分析领域,近期不少研究者都在研究如何使用大型语言模型(LLM)来分类、预测和检测时间序列中的异常。这些论文假设擅长处理文本中顺序依赖关系的语言模型也能泛化用于时间序
- AI 975 2024-07-15 15:59:41
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- Tencent Cloud、自社開発のビッグデータ高性能コンピューティングエンジン Meson をリリース、パフォーマンスが最大 6 倍向上
- 7月4日のニュースによると、Tencent Cloudは自社開発の新しいビッグデータ高性能コンピューティングエンジンであるMesonをリリースした。ソフトウェアとハードウェアのアクセラレーションとインテリジェント テクノロジーの統合アプリケーションを通じて、Meson は AI やその他のシナリオにおけるビッグ データ タスクのコンピューティング パフォーマンスを大幅に向上させ、より多くのコンピューティング リソースを節約できます。たとえば、データ レイクのシナリオでは、Meson は単一データのクエリと分析を 6 倍高速化することができ、WeChat Reading の「AI Book Questioning」プロジェクトでは、ビッグ データ タスクによるリソース消費の 90% の節約に役立ちました。現在、Meson は Tencent Cloud Data Lake、検索分析サービス、クラウド データ ウェアハウスの 3 つの主要な事業ラインを立ち上げ、ユニファイド コンピューティング アクセラレーション ベースとして、エンタープライズ ビッグ データ ビジネス向けのアクセラレーション サービスを提供しています。ビッグデータの分野では、データストレージとコンピューティングは重要なコアリンクです
- AI 241 2024-07-15 14:38:20
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- 大規模モデルと具体化されたインテリジェンスの火花、ICML 2024 MFM-EAI ワークショップの論文募集とチャレンジが開始
- 研究会ホームページ: https://icml-mfm-eai.github.io/ 概要 近年、CLIP、ImageBind、DALL・E3、GPT-4V、Gemini、Soraなどのマルチモーダル基盤モデル(MFM)が普及してきました。人工知能の分野で最も魅力的で急速に成長している分野の 1 つ。同時に、LLaVA、LAMM、MiniGPT-4、StableDiffusion、OpenSora などの代表的なオープンソース プロジェクトによる MFM オープンソース コミュニティも出現しました。従来のコンピューター ビジョンや自然言語処理モデルとは異なり、このタイプの MFM は一般的な問題の解決策を積極的に模索しています。 Mさんの紹介で
- AI 578 2024-07-15 11:57:57