AI tools

Новый веха в области искусственного интеллекта: Vidu Vidu, разработанный ShengShu-AI в сотрудничестве с Университетом Цинхуа, представляет собой значительный шаг вперед в генерации видео с применением ИИ, способный легко создавать 16-секундные видео разрешением 1080p. Конкурентное преимущество Превосходя и, возможно, превосходя возможности Sora от OpenAI, Vidu позиционирует Китай как серьезного участника в глобальной гонке за развитием ИИ. […] ➡️➡️➡️

Оптимизация больших языковых моделей с помощью GeckOpt GeckOpt — передовая система для оптимизации производительности LLM, разработанная исследователями корпорации Microsoft. Повышение эффективности и снижение затрат GeckOpt стратегически выбирает API-инструменты на основе конкретных требований каждой задачи, минимизируя ненужные активации и сосредотачивая вычислительную мощность там, где она наиболее необходима. Этот подход показал многообещающие результаты, снижая потребление токенов до […] ➡️➡️➡️

Научное машинное обучение (SciML): Революционизация научных исследований и открытий Научное машинное обучение (SciML) – инновационная область, объединяющая машинное обучение, науку о данных и вычислительное моделирование. Она использует мощные алгоритмы для ускорения открытий в различных научных областях, таких как биология, физика и экология. Расширение горизонтов исследований SciML позволяет быстро обрабатывать и анализировать огромные наборы данных, существенно […] ➡️➡️➡️

Cohere AI выпустила Cohere Toolkit, открытый репозиторий, способствующий ускорению разработки приложений искусственного интеллекта. Этот инструментарий позволяет разработчикам использовать передовые модели от Cohere на различных платформах, включая AWS, Azure и собственную платформу Cohere. Практические Решения и Значение Cohere Toolkit предоставляет готовые к производству приложения, которые легко развертываются на облачных платформах, позволяя разработчикам соблюдать требования безопасности и […] ➡️➡️➡️

Представительная способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм: захват параллелизуемой природы языковых моделей n-грамм Практические решения и ценность Нейронные языковые модели (LM) стали основой для многих задач обработки естественного языка (NLP), и большинство современных LM основаны на архитектуре трансформатора. Исследователи из ETH Zurich изучили представительную способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм, захватывая […] ➡️➡️➡️

Практические решения ИИ для прогнозирования временных рядов Введение Прогнозирование будущих тенденций и паттернов становится все более важным в различных отраслях, таких как метеорология, финансы и управление энергоресурсами. Организации стремятся оптимизировать принятие решений и распределение ресурсов на длительные периоды, и здесь помогают точные долгосрочные прогнозы. Проблемы и решения Исторически для прогнозирования временных рядов использовались рекуррентные нейронные […] ➡️➡️➡️

FlashSpeech: Новая система синтеза речи Практические решения и ценность В последние годы синтез речи значительно продвинулся, приведя к эффективным системам синтеза речи без обучения. Эти системы включают текст в речь, голосовое преобразование и редактирование, позволяя генерировать речь без дополнительных данных для обучения. Последние достижения используют языковые и диффузионные модели для контекстуальной генерации речи на больших […] ➡️➡️➡️

Метод смеси экспертов по данным (MoDE): улучшение моделей видео-языкового восприятия Обзор Область представления видео-языковых данных направлена на разработку систем, способных понимать взаимодействие между текстом и изображениями. Это критически важно для того, чтобы машины могли обрабатывать и интерпретировать цифровые визуальные и текстовые контенты. Однако шумные данные из интернета создают значительные трудности, приводя к неточностям при обучении […] ➡️➡️➡️

Нейроморфные вычисления: алгоритмы, применение и приложения Алгоритмы в нейроморфных вычислениях Нейроморфные вычисления имитируют нейронные структуры и методы обработки человеческого мозга, обеспечивая эффективность и производительность для задач, требующих обработки в реальном времени и низкого энергопотребления. Спайкинг-нейронные сети (SNN) обладают высокой вычислительной эффективностью и подходят для обработки временных и пространственных данных. Правила обучения позволяют нейроморфным чипам самостоятельно […] ➡️➡️➡️

Практические решения в области искусственного интеллекта Решение проблемы интеграции мультимодальных данных В области искусственного интеллекта ключевым аспектом является разработка моделей, способных обрабатывать и интерпретировать различные типы данных одновременно. Эти модели, известные как мультимодальные модели, направлены на анализ и объединение информации из различных источников, таких как текст, изображения и звук, отражая человеческие сенсорные и когнитивные процессы. […] ➡️➡️➡️