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- 本物のビデオでも AI ビデオでも、「Mosca」は 4D ダイナミックなレンダリング可能なシーンを再構築および復元できます。
- 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 Lei Jiahui は、ペンシルベニア大学コンピューターサイエンス学部の博士課程の学生です (2020 年から現在) 彼の現在の研究の方向性は、モデリングと研究です。 4 次元の動的シーン ジオメトリの表現とアプリケーション。彼はコンピュータビジョンの世界にいる
- AI 520 2024-06-22 07:09:52
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- 最適な分子を自動的に特定し、合成コストを削減する MIT は、分子設計の意思決定アルゴリズム フレームワークを開発します。
- 編集者 | 創薬の合理化における Ziluo AI の利用は爆発的に増加しています。新薬の開発に必要な特性を備えている可能性のある候補分子を数十億個スクリーニングします。材料の価格からエラーのリスクまで、考慮すべき変数が非常に多いため、たとえ科学者が AI を使用したとしても、最適な候補分子の合成コストを秤量することは簡単な作業ではありません。ここで、MIT の研究者は、最適な分子候補を自動的に特定する定量的意思決定アルゴリズム フレームワークである SPARROW を開発しました。これにより、合成コストを最小限に抑えながら、候補が望ましい特性を持つ可能性を最大限に高めることができます。このアルゴリズムは、これらの分子を合成するために必要な材料と実験手順も決定しました。 SPARROW では、複数の候補分子が入手可能な場合が多いため、分子のバッチを一度に合成するコストが考慮されます。
- AI 880 2024-06-22 06:43:34
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- WAICフォーラム登録|多くの中央国有企業とAI企業が集まり、産業の統合的発展について議論する
- 新たな生産性の原動力として、人工知能は数千もの業界と急速に統合されています。 3月5日、国務院の李強首相は今年の政府活動報告の中で、ビッグデータ、人工知能などの研究開発応用を深化し、「人工知能+」アクションを実行し、国際競争力のあるデジタル産業クラスターを構築します。それ以来、人工知能が産業の発展を促進する戦略が加速しました。 「人工知能 +」のプロセスをさらに支援し、成功した探検家の経験を紹介して共有し、人工知能の分野における需要と供給の関係者間の協力を促進するために、このウェブサイトは産業省の主要な実験を主催しました。人工知能シナリオアプリケーションとインテリジェントシステムの評価のための情報技術「2024WAIC人工知能が産業統合開発を強化」事務局と共催。
- AI 1002 2024-06-22 04:59:29
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- Xiaoice と ShiMeta が ShiMeta デジタル ヒューマン ソリューションを共同開発: 大型モデルの恩恵により、すべての大画面端末が新しいインタラクティブ キャリアになります
- 2024 年 6 月 21 日、Xiaoice と AIoT の大手企業である ShiMeta は、ShiMeta デジタル ヒューマン ソリューションを共同で開始するための戦略的提携を発表しました。両社は共同でさまざまな形のデジタルヒューマンインテリジェントインタラクティブ大画面端末を開発し、XiaobingのAI大型モデルとデジタルヒューマンテクノロジーをShimatelの豊富なハードウェアビジネスエコシステムと統合し、デジタルヒューマンがさまざまな業界シナリオに参入し、Baiyeに新たな生産性をもたらすことができるようにする。ユーザーエクスペリエンスとサービス効率を向上させ、よりインテリジェントな変化をもたらします。 XiaoIce × Simatech: リッチなハードウェア ビジネス エコシステム ソリューションは、Xiaoice の大型モデルと、ニューラル ネットワーク レンダリングやスーパーナチュラル スピーチなどの高度なデジタル ヒューマン テクノロジと、Simatech の高性能マザーボード、高解像度カメラ、マイク アレイ、機器管理プラットフォームなどを組み合わせたものです。大画面端末を実現するための徹底した統合
- AI 420 2024-06-22 02:22:30
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- 数値計算を行わずに、純粋に会話だけで機械学習を行うことはできるのでしょうか?自然言語に基づいた新しい ML パラダイムが到来します
- 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 Xiao Zhenzhong は、ドイツのマックス プランク インテリジェント システム研究所の博士課程の学生であり、テュービンゲン大学のロバート バムラー教授です。テュービンゲン大学で学んだベルンハルト・シェルコップはマックス・プランクでした。
- AI 242 2024-06-22 02:06:40
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- GPT-4oを倒せ!新しい王クロード 3.5 ソネットが登場、無料で直接入手可能
- 今、大型模型の分野はますます盛り上がっています! OpenAI は前足で GPT4o をリリースし、後足では最大の競合企業である Anthropic に追い抜かれました。たった今、Anthropic は、これまでで最もスマートなモデルであると主張される新しい大型モデル Claude3.5Sonnet をリリースしました。レポートによると、Claude3.5Sonnet は Anthropic の今後の Claude3.5 シリーズの最初のバージョンです。このモデルはフィールド全体のインテリジェンス レベルを向上させ、ほとんどのベンチマーク評価において競合する大型モデルや前世代の最も強力な Claude3Opus を上回りました。同時に、動作速度とコストは前世代の Claude3Sonnet と同等です。アドレス: ht
- AI 698 2024-06-22 01:08:30
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- Luma と Runway が順番に爆発し、ビデオ生成は新たな高みに到達します。Sora はまだ優位に立つことができますか?答えを見つけるには、この WAIC ビデオ生成フォーラムにアクセスしてください。
- 『PIKA』が2023年に公開されたとき、マスク氏は2024年が「人工知能映画」元年になるだろうと結論づけた。今年の初めに、Sora が衝撃的なデビューを飾り、誰もが殺されました。その後、Stable Video Diffusion、LTX Studio、Google Veo が順番に爆発的に成長し、さらに最近では、Keling、Luma、Runway が競合しました... わずか半分で。毎年、多くの AI ビデオ アプリケーションが誕生しました。これは、ビデオ生成技術を新たな高みに押し上げただけでなく、AI ビデオの適用範囲を拡大し、将来により多くの可能性をもたらしました。現在、ビデオ生成テクノロジーの継続的な改善と AI+ 業界の方向性の増加に伴い、マルチモーダル機能の開発が AIGC アプリケーションの一般的な傾向になっています。
- AI 894 2024-06-21 22:00:23
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- Tencent、Hunyuan Wensheng グラフ大規模モデルのソース トレーニング コードを公開し、LoRA および ControlNet プラグインをリリース
- 6月21日、Tencent Hunyuan Wenshengtu大型モデル(以下、Hunyuan DiTモデル)は、トレーニングコードを完全にオープンソース化し、同時にHunyuan DiTLoRA小規模データセットトレーニングソリューションと制御可能なプラグをオープンソース化すると発表しました。 -コントロールネット内。これは、世界中の企業や個人の開発者やクリエイターが、Hunyuan DiT トレーニング コードに基づいて微調整したり、よりパーソナライズされた専用モデルを作成したり、より自由に作成したり、Hunyuan DiT に基づいてコードを変更および最適化したり、独自のアプリケーションを構築したりできることを意味します。これに基づいて、技術の迅速な反復と革新を促進します。中国語ネイティブ モデルとして、ユーザーは Hunyuan DiT のトレーニング コードを微調整するときに、データを英語に翻訳することなく、中国語のデータとラベルを直接使用できます。以前、
- AI 860 2024-06-21 20:44:10
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- Kuaishouの「Keling」が爆発:海外AI界に大衝撃、中国版Soraは入手困難
- わずか1年後、AIが生成した「麺を食べる」ことは、こんなに自然で滑らかになったのだろうか?これは世界中のネチズンに衝撃を与えました。出典: https://x.com/CharaspowerAI/status/1799494388462063632 右側で生成されたビデオは、Kuaishou が発売したばかりの Wensheng ビデオ モデル「Kling」からのものです。これはプレリリースや純粋なデモ コレクションではなく、テスト用に直接公開されており、誰でも応募できる製品レベルのアプリケーションです。さらに、Keling は、ブレインストーミングから公開可能な作品への「ワンクリック変換」に重点を置き、最大 2 分、30fps の 1080P ビデオの生成をサポートしています。 (公式サイトアドレス:https://kling.kuai
- AI 347 2024-06-21 01:13:40
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- 大学入学試験からオリンピック競技場まで: 大型模型と人間の知性の究極の戦い
- 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 上海交通大学の生成人工知能研究室 (GAIRLab) の研究チームは、大規模モデルのトレーニング、調整、評価を主な研究方向としています。チームホームページ:https://plms.ai/ 今後20年でAIは人間を超えると予想される
- AI 460 2024-06-20 21:14:41
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- DynRefer は CVPR 2024 メソッドを超え、地域レベルのマルチモーダル認識タスクで複数の SOTA を実現します
- 高精度の領域レベルのマルチモーダル理解を達成するために、本論文は人間の視覚認知システムをシミュレートする動的解像度スキームを提案します。この記事の著者は中国科学院 LAMP 研究室の出身です。筆頭著者の Zhao Yuzhong は 2023 年中国科学院博士課程の学生で、共著者の Liu Feng は直接博士号を取得しています。 2020年中国科学院大学の学生。彼らの主な研究方向は、視覚言語モデルと視覚物体知覚です。はじめに DynRefer は、人間の視覚認知プロセスをシミュレートすることにより、地域レベルのマルチモーダル認識機能を大幅に向上させます。人間の目の動的解像度メカニズムを導入することにより、DynRefer は、領域認識、領域属性検出、および領域レベルのキャプション生成 (region-levelcaptionin) を 1 つのモデルで同時に完了できます。
- AI 451 2024-06-20 20:31:51
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- CVPR 2024 のすべての賞が発表されました!オフラインでのカンファレンスには1万人近くが参加し、Googleの中国人研究者が最優秀論文賞を受賞した
- 北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn
- AI 1043 2024-06-20 17:43:03
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- VueConf 2024 の講演者全員が決定し、7 月 6 日に深センで開催されます
- VueConf2024は7月6日に深センで開催されます。カウントダウンフェーズに入りました。カンファレンス Web サイト: https://vueconf.cnVue.js 著者の You Yuxi がこのカンファレンスに出席し、基調講演を行います。スピーカー このカンファレンスには 9 人のゲストが参加し、皆さんと共有します。スピーチトピックには、合計 9 つの共有トピックと 1 つのライトニングシェアがあります。 8つの共有テーマと稲妻共有テーマが発表されました。You Yuxiのスピーチのテーマはその場で発表されます。基調講演 共有者: You Yuxi 10 年間 共有者: Vue.js コア チーム メンバー Zhao Jinjiang (Jinjiang) 基調講演 彼は、Vue コア チームに 10 年間 (2014 年から 2024 年) 参加した彼の軌跡を共有します。
- AI 1089 2024-06-20 14:00:58
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- Andrew Ng チームによる新しい成果: マルチモーダルおよびマルチサンプルのコンテキスト学習。微調整を行わずに新しいタスクに迅速に適応します。
- 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 この研究では、10 個のデータセットに対する高度なマルチモーダル基本モデルのマルチサンプル コンテキスト学習を評価し、継続的なパフォーマンスの向上を明らかにしています。バッチクエリは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、サンプルごとのレイテンシと推論コストを大幅に削減します。これらの調査結果は、多数の実証例を使用すると、
- AI 1176 2024-06-19 20:58:55
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- ICLR 2024 Oral | 時間の経過とともに変化する分布の変化に対処するために、ウェスタンオンタリオ大学などが学習時系列軌跡法を提案しました。
- 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。投稿メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 著者の曾秋林はハルビン工業大学を卒業し、シンガポール国立大学で修士号を取得しました。王波教授とリン・シャオフェン学者の指導の下、博士課程では主にランダムな時間変化の分布に関する理論的実証、手法および応用研究を実施した。すでにICLRにいます
- AI 611 2024-06-19 20:45:51