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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运营成本，而且在防止停工和生产停机方面也发挥着重要作用。 尽管机...
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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《Generative Dense Retrieval: Memory Can Be a Burden》被自然语言处理领域国际会议 EACL 2024 接收为 Oral，接受率为 11.32%（144/1271）。 他...
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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使品牌能够在漏斗的每个阶段——从意识到转化——都以无...
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打破壁垒：生成式人工智能如何重塑数据分析场景
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 深入探讨生成式人工智能的原则和模型，以及它在数据分析中的应用。 面对快速变化的市场格局，企业必须不断寻求新的技术突破来保持领先地位。生...
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最新综述！万字长文彻底搞懂单目3D车道线检测
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 3D车道检测在自动驾驶中起着至关重要的作用，通过从三维空间中提取道路的结构和交通信息，协助自动驾驶汽车进行合理、安全和舒适的路径规划和运动控制。考虑到传感器成本和视觉数...
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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...
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利用TimeGPT的深度学习能力实现预测分析的革新
想了解更多AIGC的内容，请访问： 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 人工智能对预测分析产生了根本性的影响，使得预测比以往任何时候都更加精确。各行各业都在充分利用人工智能的强大能力，以预测未来趋势并为即将...
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美国商务部公开征求关于GenAI数据准备意见和建议
数据是人工智能的核心。如果没有良好的数据，开发有用的人工智能模型的可能性微乎其微。考虑到这一点，美国商务部上周发布了一份公开请求，就如何更好地为构建生成式人工智能（GenAI）模型准备众多公共数据集征求意见。 美国商务部于4月17日发布了一份信息征询...
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Llama 3低比特量化性能下降显著！全面评估结果来了 | 港大&北航&ETH
大模型力大砖飞，让LLaMA3演绎出了新高度： 超15T Token数据上的超大规模预训练，既实现了令人印象深刻的性能提升，也因远超Chinchilla推荐量再次引爆开源社区讨论。 与此同时，在实际应用层面上，另一个热点话题也浮出水面： 资源有限场景下...
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FisheyeDetNet：首个基于鱼眼相机的目标检测算法
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题，其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而，利用鱼眼相机进行环视的近距离的感知相对来说研究较少。由于径向畸变较大，标...
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人工智能的十大局限性
在技术创新领域，人工智能(AI 是我们这个时代最具变革性和前景的发展之一。人工智能凭借其分析大量数据、从模式中学习并做出智能决策的能力，已经彻底改变了从医疗保健和金融到交通和娱乐等众多行业。然而，在取得显著进步的同时，人工智能也面临着阻碍其充分发挥潜力的...
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一文解决任何机器学习问题！
前言 数据挖掘大神Abhishek Thakur，很多数据挖掘kaggler对他都非常熟悉，他在 Linkedin 发表了一篇名为Approaching (Almost Any Machine Learning Problem(几乎解决任何机器学习...
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模糊图像重建重大进展！DeblurGS：相机位姿不准也能极致渲染！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 尽管在从运动模糊图像中重建清晰的3D场景方面取得了重大进展，但向现实世界应用的过渡仍然具有挑战性。主要障碍源于严重的模糊，这导致通过“Structure-from-M...
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OpenAI Preparedness团队首席Aleksander Madry：机器学习模型的内部计算如何将输入转化为预测？
考虑一个标准的ResNet50模型，该模型经过训练用于图像分类任务。我们是否能够理解这个模型中的卷积滤波器如何将输入图像转换为其预测的标签？或者，GPT-3中的注意力头如何contribute到下一个标记的预测？理解这些模型组件——包括滤波器或头等架构...
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华人持续炸场！8倍于SOTA模型发布，超分辨率细节还原度逆天，终于可以看清楚蜘蛛网丝了！网友：质量真不错！电影时长9秒才够用！
撰稿 | 言征 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） Sora带火了“视频一致性”的研究，但单纯在时间一致性已经不能满足业内对于高逼真视频的渴望。这不，华人又出来炸场了！ 近日，一个名为VideoGigaGAN的视频模型在业界走红。...
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LLM 安全 | 大语言模型应用安全入门
一、背景 2023年以来，LLM 变成了相当炙手可热的话题，以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现，让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作，能翻译，能创作诗歌和故事，甚至能一定程度上做一些高度专业化的工作，比如法律服务和医疗诊断咨询。...
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揭秘腾讯混元大模型：400+场景落地，协作SaaS产品全面接入
进入2024，大模型的风向变了。 当初“百模大战”时，只要简单粗暴拿个Demo搞MaaS（模型即服务），也就是让用户直接和大模型交互就足以上牌桌。 但现在，精耕细作搞应用，无论是原生AI应用，还是在已有产品上整合AI功能，成了最新潮流趋势。 就连一向低调神...
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科学家使用机器学习证明物质罕见阶段的存在
乍一看，玻璃和水晶可能看起来很相似，然而，当放在显微镜下观察时，它们的结构有很大的不同。晶体具有完美有序和重复的原子模式，而玻璃则是类似流体的无序结构。 在物理学中，玻璃态被认为是物质的一种特殊形式。在短时间玻璃表现得很像固体。然而，在较长一段时间内，...
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Open-Sora全面开源升级：支持16s视频生成和720p分辨率
Open-Sora 在开源社区悄悄更新了，现在支持长达16秒的视频生成，分辨率最高可达720p，并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们来试试效果。 生成个横屏圣诞雪景，发b站 再生成个竖屏，发...
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数据：三分之二制药业顶级公司禁止员工使用 ChatGPT
最近 ZoomRx 进行的一项调查显示，20家最大的制药公司中有三分之二禁止员工使用 ChatGPT，这是因为他们担心敏感内部数据的安全问题。 图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney 尽管 ChatGPT 在药物开发中有提高效率和效...
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在线地图还能这样？MapTracker：用跟踪实现在线地图新SOTA！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 太强了，在线高精地图还能用跟踪的方式来做！！！本文提出了一种矢量HD建图算法，该算法将在线高精建图公式化为跟踪任务，并使用memory latents的历史来确保随着时...
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AI视频生成工具ID-Animator：可保持角色一致生成视频动画
近年来，生成具有指定身份的高保真人类视频引起了广泛关注。然而，现有技术在训练效率和身份保持之间往往难以取得平衡，要么需要繁琐的逐案微调，要么在视频生成过程中通常会丢失身份细节。研究提出了一种名为 ID-Animator 的零样本人类视频生成方法，可以在无需...
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点云处理绕不开的算法！如何高效搜索最近邻？开源工具库汇总
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 一 ANN benchmark 链接：https://github.com/erikbern/ann-benchmarks 在高维空间中快速搜索最近的邻居是一个越来越重要的问题，尽管显然需要这样来推动...
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什么是高性能计算？
随着数据量呈指数级增长，计算需求也变得越来越复杂，一个经常被提及的术语是“高性能计算”或HPC。但它究竟意味着什么?数据中心运营商如何利用它来增强运营? 高性能计算使用超级计算机和计算机集群来解决高级计算问题。这些系统旨在提供比传统计算设置高得多的性能...
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苹果卷开源大模型，公开代码、权重、数据集、训练全过程，OpenELM亮相
要说 ChatGPT 拉开了大模型竞赛的序幕，那么 Meta 开源 Llama 系列模型则掀起了开源领域的热潮。在这当中，苹果似乎掀起的水花不是很大。 不过，苹果最新放出的论文，我们看到其在开源领域做出的贡献。 近日，苹果发布了 OpenELM，共四种变...
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AI信任危机之后，揭秘预训练如何塑造机器的「可信灵魂」
图表 1: 大模型的通用训练流程 [1] 在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计...
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人工智能将如何影响网络攻击和安全
在网络安全领域，人工智能的整合改变了游戏规则，增强了快速有效地检测和应对威胁的能力。 人工智能的作用从自动化复杂流程扩展到识别可能表明潜在安全漏洞的数据模式。 网络安全对于人工智能集成的重要性怎么强调也不为过；随着人工智能系统在业务运营...
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超越BEVFormer！CR3DT：RV融合助力3D检测&跟踪新SOTA（ETH）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 本文介绍了一种用于3D目标检测和多目标跟踪的相机-毫米波雷达融合方法（CR3DT）。基于激光雷达的方法已经为这一领域奠定了一个高标准，但是其高算力、高成本的缺陷制约了...
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谷歌AI提出MathWriting:整合人工书写和合成数据集等改变手写数学表达式识别
近年来，在线文本识别模型取得了显著进展，但数学表达（ME）识别作为更为复杂的任务仍未得到足够关注。 谷歌研究团队推出了 MathWriting，一个专注于在线手写数学表达的数据集，包含230k 人工编写和400k 合成样本，超越了类似 IM2LATEX-1...
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CVPR 2024 | 面向真实感场景生成的激光雷达扩散模型
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 原标题：Towards Realistic Scene Generation with LiDAR Diffusion Models 论文链接：https://hancyran.github.io/a...
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生成式AI：三块短板、两道难题、一个悖论
闫德利腾讯研究院资深专家 炼大模型，大炼模型 近年是全球风险投资的低潮，生成式AI（GenAI）却逆市而起，去年的融资笔数和融资额分别增长66%和400%(来源:CB Insight，如下图所示 ，融资额高居所有细分领域第一位(来源:Dealroom.co...
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人工智能可以帮助识别门牌号吗？
人工智能(AI 是一项进步，使计算机和机器能够复制人类的知识和解决问题的能力。如今，人们正在使用人工智能识别门牌号码。人工智能可以单独或与其他技术相结合来执行任务，如传感器、地理定位、机器人技术，无需人类参与。 人工智能在识别门牌号码方面的作用 在计算...
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微软3.8B模型媲美GPT-3.5！小到用iPhone就能跑起来，网友：Good data is all you need!
撰文、整理 | 伊风 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 这周，“小模型”之战打得可谓精彩非凡，让人目不暇接。前脚，小扎刚在采访中自豪地宣布Llama3 80亿模型几乎与此前Llama2 700亿模型的性能差不多...
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AI成功改写人类DNA，全球首个基因编辑器震撼开源！近5倍蛋白质宇宙LLM全生成
AI，能够重写人类基因组了？ 就在刚刚，初创公司Profluent宣布，完全由AI设计的基因编辑器，已经成功编辑了人类细胞中的DNA。 也就是说，世界上首个使用AI从头设计的分子级精确基因编辑器诞生了。 就像ChatGPT能生成诗歌一样，Proflue...
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领域模型生产指南
领域模型脱胎于通用大模型，两者有相似之处，但通用大模型在训练时使用的是通识数据集，缺少领域知识，导致企业在应用过程中会发现一些问题。比如，如果我们要做一个滴普科技的智能问答机器人，但通用大模型并没有学习到滴普科技的各种产品信息，缺少先验知识。 目前这个问...
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牛津大学最新！Mickey：3D中的2D图像匹配SOTA！(CVPR'24)
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面 项目链接：https://nianticlabs.github.io/mickey/ 给定两张图像，可以通过建立图像间的对应关系来估计它们之间的相机相对姿态。通常，这些对应关系是二维到二维的...
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药物分子设计新策略，微软条件扩散模型DiffLinker登Nature子刊
药理学领域的化学空间高达 10^60，在广阔的化学空间中进行搜索，给药物设计带来了巨大的挑战。 基于片段的药物发现一直是早期药物开发的有效范例。然而，该领域面临的一个挑战是，如何设计断开的感兴趣分子片段之间的连接子（linker），生成化学上合理的候选药...
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GPT-4化身黑客搞破坏，成功率87%，OpenAI要求保密提示词，网友复现ing
91行代码、1056个token，GPT-4化身黑客搞破坏! 测试成功率达87%，单次成本仅8.8美元（折合人民币约63元）。 这就是来自伊利诺伊大学香槟分校研究团队的最新研究。他们设计了一个黑客智能体框架，研究了包括GPT-4、GPT-3.5和众多开源模...
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超越BEVFusion！DifFUSER：扩散模型杀入自动驾驶多任务（BEV分割+检测双SOTA）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 目前，随着自动驾驶技术的越发成熟以及自动驾驶感知任务需求的日益增多，工业界和学术界非常希望一个理想的感知算法模型，可以同时完成如3D目标检测以及基于BEV空间的语义分...
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GPT-4化身黑客搞破坏，成功率87%！OpenAI要求保密提示词，网友复现ing
91行代码、1056个token，GPT-4化身黑客搞破坏! 测试成功率达87%，单次成本仅8.8美元（折合人民币约63元）。 这就是来自伊利诺伊大学香槟分校研究团队的最新研究。他们设计了一个黑客智能体框架，研究了包括GPT-4、GPT-3.5和众多开源模...
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4000万蛋白结构训练，西湖大学开发基于结构词表的蛋白质通用大模型，已开源
蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量，因为其直接决定了蛋白质的功能。而随着AlphaFold2带来的巨大突破，大量的预测结构被发布出来供人研究使用。如何利用这些蛋白质结构来训练强大且通用的表征模型是一个值得研究的方向。 西湖大学的研究人员利用Fo...
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微软推出新型AI工具VASA-1：可将照片转化为视频
快科技4月21日消息，据媒体报道，微软亚洲研究院近期推出了一款革命性的人工智能工具VASA-1，这一工具的推出引起了业界和公众的广泛关注。 VASA-1的独特之处在于，它能够将静态图像或绘画与音频文件结合，生成具有动态面部表情和头部动作的面孔。这意味着，仅...
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EMNLP 2023｜利用LLM合成数据训练模型有哪些坑？
大家好，我是HxShine 今天我们将介绍EMNLP2023的一篇大模型（LLMs）生成文本分类任务合成数据的文章，标题是《Synthetic Data Generation with Large Language Models for Text Cla...
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综述！深度模型融合（LLM/基础模型/联邦学习/微调等）
23年9月国防科大、京东和北理工的论文“Deep Model Fusion: A Survey”。 深度模型融合/合并是一种新兴技术，它将多个深度学习模型的参数或预测合并为一个模型。它结合了不同模型的能力来弥补单个模型的偏差和错误，以获得更好的性能。然而...
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建筑业的供应链管理：终极指南
什么是建筑业的供应链管理? 首先，什么是供应链管理?供应链管理(SCM 是对整个流程中的材料、信息和财务的监督，从供应商到制造商、批发商、零售商，最终到消费者。供应链中的主要流程包括产品流、信息流和资金流。SCM包括协调和整合企业内部和企业之间的这些流...
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引人注意的十大由AI造成的灾难案例
2017年，《经济学人》宣称数据已取代石油成为世界上最有价值的资源，这一说法自此一直被重复。跨越各个行业的企业一直在投资数据和分析，并将持续大举投资，但就像石油一样，数据和分析也有其阴暗面。 根据《CIO》杂志2023年的《CIO状态报告》，26%的I...
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影子人工智能：对企业采用生成式人工智能的隐藏威胁
生成式人工智能(GenAI 技术，尤其是像OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型，不断引起渴望获得竞争优势的企业的兴趣。许多企业认识到这些技术的潜力，以彻底改变其运营的各个方面。然而，尽管人们的兴趣日益浓厚，但在企业内部采用生成式人工智能方面存在明...
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Llama3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT4级模型自由访问时代到来
Llama 3来了！ 就在刚刚，Meta官网上新，官宣了Llama 3 80亿和700亿参数版本。 并且推出即为开源SOTA： Meta官方数据显示，Llama 3 8B和70B版本在各自参数规模上超越一众对手。 8B模型在MMLU、GPQA、Huma...
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国内百模谁第一？清华14大LLM最新评测报告出炉，GLM-4、文心4.0站在第一梯队
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。 尽管国内外存在多个模型能力评测榜单，但它们的质量参差不齐，排名差...
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CVPR 2024 | 巨幅提升24%！LiDAR4D会是LiDAR重建的答案么？
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 尽管神经辐射场（NeRFs）在图像新视角合成（NVS）方面取得了成功，但激光雷达NVS的发展却相对缓慢。之前的方法follow图像的pipeline，但忽略了激光雷达...