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随着深度学习和大型模型的快速发展，对创新技术的追求不断增加。在这个过程中，数据增强技术展现出了不可忽视的价值最近，由蒙纳士大学、新加坡管理大学、华为诺亚方舟实验室、北京航空航天大学以及澳大利亚国立大学联合进行的对近5年的89篇相关研究调查，发布了一份关于代码数据增强在深度学习中应用的全面综述。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.19915项目地址：https://github.com/terryyz/DataAug4Code这份综述不仅深入探讨了代码数据增强技术在深度学习领域的
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本站11月29日消息，今年8月24日，一起与“AI文生图”相关的著作权案在北京互联网法院公开审理，近日该案的一审判决出炉，法院判决原告享有涉案图片的著作权，被告行为构成侵权，应当承担相应的法律责任。截至目前，该案为AI生成图片相关领域著作权第一案。根据本站了解，原告利用Stablediffusion人工智能大模型，通过输入提示词的方式，生成了一张名为“春风送来了温柔”的人物图片，并在某网络平台上发布。不久后，他发现被告在个人账号上使用了他的图片作为文章配图，并且没有保留原图片的水印。原告认为被告侵犯了他的
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AIOps为运维工作带来革命式变革随着云计算技术的不断升级，承载业务的IT基础设施规模不断扩大，各个应用之间的链路关系变得越来越复杂，同时产生了大量的日志数据。对于日志数据的采集、存储和分析处理方式，成为衡量企业系统数字化程度的重要标志。传统的IT运维方案在面对这些挑战时也面临着巨大的困境。对于DevOps来说，解决一个问题可能需要花费数小时的时间来查找、对比和分析，需要查看各种日志、监控数据和其他相关信息，以找出问题的根源。而对于SecOps来说，在海量的数据中进行深度分析意味着他们需要快速挖掘根本原因
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伴随着数字化浪潮席卷社会各行各业，数据在决策中的支持作用越来越明显。与传统的分析工具相比，人工智能具备前所未有的适应性和决策能力。当人工智能与地产领域结合，将会擦出怎样的火花呢？1、投资管理通过利用人工智能强大的计算能力，对房地产投资中各种投资组合进行模拟分析，可以构建出具有更大发展潜力的组合。这种预测性分析有助于进一步控制投资风险，提高运营效率2、数据处理地产行业中的合同和文件构成繁琐复杂，无论是实体文件还是虚拟数据，都需要花费大量时间整理。通过人工智能的特征提取，可以快速分类这些内容。即使是实体文件，
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2021年12月22日消息，为了推动人工智能模型即服务（MaaS）领域的标准化工作，促进产业发展，在刚刚结束的全国信息技术标准化技术委员会人工智能分委员会全体会议上，正式讨论并启动了《人工智能模型即服务（MaaS）参考架构》标准文件的编制工作。该标准将持续推进成为国内模型即服务的依据标准，其中，阿里云将担任该标准编制的技术牵头方近年来，大型模型技术和产品发展迅速，市场对模型即服务（MaaS）的需求急剧增长。据了解，这份标准文件提供了模型即服务（MaaS）的参考架构，规定了MaaS提供商、模型用户、模型和数
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编辑|KX近日，生物技术公司AtomicAI宣布成功开发出了第一个利用化学制图数据的大型语言模型（LLM）。AtomicAI将先进的机器学习技术与最新的结构生物学相结合，旨在破解RNA药物的发现之谜AtomicAI的研究人员创建了一个新的平台组件，利用内部使用定制湿实验室分析收集的大规模化学作图数据。科学家们收集了数百万条RNA序列的数据，并进行了超过10亿个核苷酸水平的测量。通过这些数据的训练，ATOM-1对RNA有了丰富的了解，然后可以用来优化不同RNA模式的特性。AtomicAItwitter地址：
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大模型涌向移动端的浪潮愈演愈烈，终于有人把多模态大模型也搬到了移动端上。近日，美团、浙大等推出了能够在移动端部署的多模态大模型，包含了LLM基座训练、SFT、VLM全流程。也许不久的将来，每个人都能方便、快捷、低成本的拥有属于自己的大模型。MobileVLM是一款专为移动设备设计的快速、强大和开放的视觉语言助手。它结合了面向移动设备的架构设计和技术，包括从头开始训练的1.4B和2.7B参数的语言模型、以CLIP方式预训练的多模态视觉模型，以及通过投影实现的高效跨模态交互。在各种视觉语言基准测试中，Mobi
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来自软银机器人的Pepper最新研究表明，与社交机器人互动的人们逐渐变得更开放，并感到孤独减轻。这项研究由格拉斯哥大学牵头，发表在《国际社交机器人学杂志》（InternationalJournalofSocialRobotics）上。这项研究同时发现，与社交机器人互动能逐步改善人们的情绪，这表明社交机器人将可以作为一种有效的干预措施，为人们的情绪健康提供支持。这项研究旨在考察人们长期、反复使用社交机器人的情况，特别是研究人们的自我情绪表露。实验方法本研究采用两个讨论组进行对照实验，参与者来自英国各地。参与
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潜在空间嵌入（LatentSpaceEmbedding）是将高维数据映射到低维空间的过程。在机器学习和深度学习领域中，潜在空间嵌入通常是通过神经网络模型将高维输入数据映射为一组低维向量表示，这组向量通常被称为“潜在向量”或“潜在编码”。潜在空间嵌入的目的是捕捉数据中的重要特征，并将其表示为更简洁和可理解的形式。通过潜在空间嵌入，我们可以在低维空间中对数据进行可视化、分类、聚类等操作，从而更好地理解和利用数据。潜在空间嵌入在许多领域中都有广泛的应用，如图像生成、特征提取、降维等。潜在空间嵌入的主要目的是减少
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Deepfake检测需要专业的机器学习、计算机视觉和数据分析知识。成功的Deepfake检测系统取决于数据质量、特征相关性和模型有效性。本文提供了构建Deepfake检测系统的步骤解析，包括使用机器学习算法。1.数据收集和准备一个理想的数据集应该包含大量样本，涵盖多种人物、姿势、光照条件和其他可能影响深度伪造质量的因素。此外，真假样本数量应该平衡。收集数据集后，需要将其准备好以在机器学习模型中使用。这包括拆分数据为训练集和测试集，并对数据进行预处理以提取可用于训练模型的特征。2.特征提取特征提取是识别和选
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一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于解码过程是逐字符生成的，每个答案片段的生成都需要大量时间，并且会生成大量字符。因此，解码阶段的数量非常庞大，占据了整个推理过程的绝大
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译者|陈峻审校|重楼文件处理在许多企业及员工看来是一项必不可少、却又耗时费力的工作。每天，他们往往需要花费无数个小时去对文件进行分类、归档、以及搜索。不过，如今人工智能（AI）正在以自动化的方式改变着这些琐碎的工作。通过利用人工智能，企业可以自动提取和解释文档中的信息，从而更加专注于自己的主营业务。可以说，在文档处理中采用人工智能不仅可以节省时间，还能最大限度地减少人为错误，从而获得更准确、更可靠的结果。以下是有关如何将人工智能应用于企业自动化文档处理的探讨。在如何受益于利用人工智能来获取自动化文档处理方
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想象一下，一个人工智能模型，不仅拥有超越传统计算的能力，还能以更低的成本实现更高效的性能。这不是科幻，DeepSeek-V2[1]，全球最强开源MoE模型来了。DeepSeek-V2是一个强大的专家混合（MoE）语言模型，具有训练经济、推理高效的特点。它由236B个参数组成，其中21B个参数用于激活每个标记。与DeepSeek67B相比，DeepSeek-V2性能更强，同时节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，最大生成吞吐量提高到5.76倍。DeepSeek是一家探索通用人工智能（AGI
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世界模型提供了一种以安全且样本高效的方式训练强化学习智能体的方法。近期，世界模型主要对离散潜在变量序列进行操作来模拟环境动态。然而，这种压缩为紧凑离散表征的方法可能会忽略对强化学习很重要的视觉细节。另一方面，扩散模型已成为图像生成的主要方法，对离散潜在模型提出了挑战。这种范式转变的推动，来自日内瓦大学、爱丁堡大学、微软研究院的研究者联合提出一种在扩散世界模型中训练的强化学习智能体——DIAMOND（DIffusionAsaModelOfeNvironmentDreams）。论文地址：https://arx
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NeRF不再“畏惧”近处高光反射早期的NeRF变体使用多层感知器（MLPs）从三维坐标映射到体积密度和视点相关的颜色，但是表示详细的三维几何和颜色所需的大型MLPs训练和评估速度极慢。最近的工作专注于通过用类似体素网格的数据结构或网格和小型MLPs的组合替代大型MLPs，使NeRF更加高效。虽然可以扩展到表示详细的大规模场景，但其优势仅限于三维几何和主要的漫反射颜色。扩展NeRF建模现实的视点相关外观的能力仍然是一个挑战。当前先进的用于闪亮物体视图合成的模型在两个方面存在限制：只能合成远处环境光照的准确反
