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如今，人工智能(AI)已经成为我们生活中不可分割的一部分。专家们常常会指出人工智能的优势，但可能不会很快提到这项技术的问题。本文将深入挖掘人工智能专家不愿意透露的隐藏秘密。1.人工智能并非万无一失人工智能系统可以利用大量数据集学习，提高数字的准确性，但并非完美无缺。人工智能模型从大量数据集中学习，其性能与这些数据的数量和多样性密切相关。通过训练数据中的偏差同样可以转化为人工智能的结果，人工智能也可以模仿人类类的错误。2.数据私隐问题人工智能系统需要大量数据才能有效地运行。尽管现有数据经常是匿名的，但仍存在
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编译|伊风出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）AI编程界又有新神器了？GitHub推出了人工智能原生开发环境CopilotWorkspace。旨在让“任何开发者都可以用自然语言从想法开始，创建代码，再到软件”。图片开发者可以使用自然语言进行头脑风暴、规划、构建、测试和运行代码，比以前更快更简单。2023年，GitHubCopilotWorkspace首次引起用户关注。如今作为技术预览版发布，开发者们对这一开发工具表现出浓厚兴趣，纷纷注册等待名单。https://github.com/log
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到2024年为止，三大云计算巨头的增长没有任何放缓迹象，亚马逊、微软和谷歌在云计算领域的收入都比往任何时候都多。这三家云供应商最近公布了财报，它们均延续了多年的持续收入增长策略。4月25日，谷歌和微软均公布了业绩。Alphabet2024财年第一季度，谷歌云收入为95.7亿美元，同比增长28%。微软的云收入为351亿美元，同比增长23%。4月30日，亚马逊网络服务(AWS)报告称其营收为250亿美元，同比增长17%，位列三大巨头之列。云计算提供商有很多值得高兴的事情，三大市场领导者的增长率在过去两个季度都
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项目主页：https://tau-yihouxiang.github.io/projects/X-Ray/X-Ray.html论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.14329代码地址：https://github.com/tau-yihouxiang/X-Ray数据集：https://huggingface.co/datasets/yihouxiang/X-Ray当前，人工智能在人类智能领域迅速发展。在计算机视觉中，图像和视频生成技术已经日趋成熟，如Midjourney、Stab
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特斯拉人形机器人又解锁了新技能！昨日，TeslaOptimus官方发布了新的demo视频，展示了二代Optimus人形机器人的最新进展。这次，Optimus开始进厂打工了，在特斯拉电池工厂学会了分装电池，并且比以前走得更快更远更稳了。让我们先一睹Optimus的最新技能和训练细节。现在，Optimus的端到端神经网络经过训练，能够对特斯拉工厂的电池单元进行准确分装。在机器人的FSD计算机上实时运行，仅仅依靠2D摄像头、手部触觉和力传感器。Optimus利用它的腿保持平衡，同时网络驱动整个上半身。在插入过程
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作者|PengfeiZheng单位|USTC,HKBUTMLRGroup近年来，生成AI的迅猛发展为文本到图像生成、视频生成等令人瞩目的领域注入了强大的动力。这些技术的核心在于扩散模型的应用。扩散模型首先通过定义一个不断加噪声的前向过程来将图片逐步变为高斯噪声，再通过逆向过程将高斯噪声逐步去噪，变为清晰图片以得到真实样本。其中扩散常微分模型被用于生成的图片的插值数值，这在生成视频以及一些广告创意上有着极大的应用潜力。然而，我们注意到，当这种方法应用于自然图片时，插值出的图片效果往往很难如人意。在一般情况下
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我们熟悉的Meta推出的Llama3、MistralAI推出的Mistral和Mixtral模型以及AI21实验室推出的Jamba等开源大语言模型已经成为OpenAI的竞争对手。在大多数情况下，用户需要根据自己的数据对这些开源模型进行微调，才能充分释放模型的潜力。在单个GPU上使用Q-Learning对比小的大语言模型（如Mistral）进行微调不是难事，但对像Llama370b或Mixtral这样的大模型的高效微调直到现在仍然是一个挑战。因此，HuggingFace技术主管PhilippSchmid介绍
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从一个新颖的3DMLLM架构开始，该架构使用稀疏查询将视觉表示提升和压缩到3D，然后将其输入LLM。题目：OmniDrive:AHolisticLLM-AgentFrameworkforAutonomousDrivingwith3DPerceptionReasoningandPlanning作者单位：北京理工大学，NVIDIA，华中科技大学开源地址：GitHub-NVlabs/OmniDrive多模态大语言模型（MLLMs）的发展导致了对基于LLM的自动驾驶的兴趣不断增长，利用它们强大的推理能力。利用ML
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最近一项研究表明，美国企业对生产形式人工智能（GenAI）提高其业务和员工生产力的潜力充满热情。然而，在高涨的热情背后，领导者认为，理解差距、缺乏战略规划和人才匮乏是实现和衡量技术全部价值的障碍。今年早些时候，科尔曼帕克斯研究公司在SAS的支持下，调查了300名美国GenAI战略或数据分析决策者，以探查该领域投资和组织面临的主要障碍。在这项研究中，科尔曼帕克斯也调查了美国以外的领导人。这些全球结果将在今年晚些时候公布。在这份美国执行摘要中可以解读的信息是GenAI挑战和潜力展示：如何实现竞争优势。SAS战
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在医疗保健领域，精度和速度是至关重要的，人工智能（AI）的集成已经成为一股变革力量。医疗诊断领域的人工智能市场曾经是一个新兴的小众市场，但现在已经迅速发展成为一个强大的市场，预测规模高达十亿美元。医疗诊断领域的人工智能市场规模在2023年的收入价值为12.5亿美元，预计到2028年将达到44.8亿美元，预测期内的复合年增长率为29.04%。人工智能在医疗诊断市场的增长受到几个关键因素的推动：基于人工智能的解决方案需求不断增长：随着现代医疗保健领域的不断发展和新的疾病和病症的发现，对基于人工智能的医疗诊断解
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堂堂开源之王Llama3，原版上下文窗口居然只有……8k，让到嘴边的一句“真香”又咽回去了。在32k起步，100k寻常的今天，这是故意要给开源社区留做贡献的空间吗？开源社区当然不会放过这个机会：现在只需58行代码，任何Llama370b的微调版本都能自动扩展到1048k（一百万）上下文。背后是一个LoRA，从扩展好上下文的Llama370BInstruct微调版本中提取出来，文件只有800mb。接下来使用Mergekit，就可以与其他同架构模型一起运行或直接合并到模型中。所使用的1048k上下文微调版本，
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AI做数学题，真正的思考居然是暗中“心算”的？纽约大学团队新研究发现，即使不让AI写步骤，全用无意义的“……”代替，在一些复杂任务上的表现也能大幅提升！一作JacabPfau表示：只要花费算力生成额外token就能带来优势，具体选择了什么token无关紧要。图片举例来说，让Llama34M回答一个简单问题：自然常数e的前6位数字中，有几个大于5的？AI直接回答约等于瞎捣乱，只统计前6位数字居然统计出7个来。让AI把验证每一数字的步骤写出来，便可以得到正确答案。让AI把步骤隐藏，替换成大量的“……”，依然能
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特斯拉机器人Optimus最新视频出炉，已经可以在厂子里打工了。正常速度下，它分拣电池（特斯拉的4680电池）是这样的：官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上，拣啊拣啊拣：这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作，是完全自主的，全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下，它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置，主打一个自动纠错：对于Optimus的手，英伟达科学家JimFan给出了高度的评价：Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉感应，自由
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5月6日消息，OpenAI文生成视频工具Sora的早期测试者们似乎轻松口气了。他们并没有因为这款工具而出现即将被取代的恐慌，反而觉得它让他们的工作变得更加有趣。今年2月，人工智能初创公司OpenAI正式推出了Sora，这款工具旨在“深入理解和模拟变化中的现实世界”。Sora以其独特的文本到视频转换技术而闻名，能够生成功能长达一分钟的高质量视频，其概念验证视频一经发布便在网络上引发了广泛的关注。然而，对于一些好莱坞的某些从业者来说，这种技术的出现无疑带来了某种程度的威胁。资深电影制作人泰勒·佩里（Tyler
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当今人工智能（AI）技术的发展如火如荼，它们在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。今天大姚给大家分享4个.NET开源的AI模型LLM相关的项目框架，希望能为大家提供一些参考。https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide/blob/main/docs/DotNet/DotNetProjectPicks.mdSemanticKernelSemanticKernel是一种开源的软件开发工具包（SDK），旨在将大型语言模型（LLM）如OpenAI、AzureOpenA
