GenEM 방법은 대규모 언어 모델을 사용하여 로봇의 표현 동작을 생성하며 인간-컴퓨터 상호 작용 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다. 이 접근 방식은 로봇 공학 분야에서 LLM의 잠재력을 강조하고 표현 동작을 자율적으로 생성하여 효과적인 인간-로봇 상호 작용을 촉진하는 능력을 강조합니다.
HuggingFace는 최근 새로운 채팅 도우미 기능을 출시했습니다. 이 기능은 더 많은 자율성을 제공하고 사용자가 자신의 채팅 도우미를 사용자 정의하고 관리할 수 있는 더 많은 유연성을 제공합니다. 또한 채팅 도우미는 개인화되고 유연한 대화형 경험을 제공하고 기능에 대한 일련의 사용자 우려와 질문을 유발합니다. Hugging Face의 모델 사용법
워싱턴 대학의 Chen Yixin 교수 팀, Peking University의 Zhang Muhan, JD Research의 Tao Dacheng이 공동으로 그래프 분야의 첫 번째 일반 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 모든 데이터 세트, 모든 작업 유형 및 분류 작업을 해결할 수 있습니다. 그래프 필드의 모든 장면. 통일된 자연어 프레임워크를 이용하여 모든 그래프 데이터에 노드 정보와 에지 정보를 기술하고, 텍스트 그래프를 이용하여 이를 달성
화중과기대학교와 기타 기관은 5가지 주요 작업과 27개 데이터 세트를 다루는 다중 모드 대형 모델에 대한 새로운 벤치마크를 발표했습니다. 평가 결과, 텍스트 인식, 문서 질문 답변 등의 작업에서는 우수한 성능을 보였지만, 의미 의존성, 필기 텍스트, 다국어 텍스트에서는 어려움이 있습니다. 연구팀은 OCR 기능을 보다 정확하게 평가하고 다중 모드 대형 모델 개발을 위한 플랫폼을 제공하기 위해 OCRBench를 구축했습니다.
영국 상원 위원회는 정부에 창작자들이 자신의 작품을 무단으로 사용하지 못하도록 보호할 것을 촉구했습니다. 위원회는 기술 기업이 창작자의 콘텐츠를 무단으로 사용하여 막대한 금전적 보상을 얻는다고 믿고 있습니다. 이와 관련, 위원회는 정부가 저작권 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 것을 촉구하며, 특히 생성 인공지능의 발전으로 인해 창작자의 이익을 보호하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 제작자가 말했습니다.
Webmaster Home에서는 AnimateLCM이라는 효율적인 비디오 생성 도구에 대해 보고했습니다. 이 프로젝트는 사전 훈련된 이미지 확산 모델을 단순화하고 비디오 생성 효율성을 크게 향상시키기 위해 일관성 모델 아이디어를 사용합니다. 분리된 일관성 학습 전략을 통해 생성된 비디오의 훈련 효율성과 시각적 품질이 크게 향상됩니다. 다양한 제어 방법 지원, 단 4단계만 필요
바코드의 인식 원리는 주로 광학 반사율 차이, 디지털 코드 인식, 스캐닝 기술 및 이미지 처리를 기반으로 합니다. 그 중 광학반사율의 차이가 바코드 인식의 핵심이다. 바코드는 검은색과 흰색 줄무늬를 통해 다양한 문자와 정보를 나타냅니다. 검은색 줄무늬는 빛을 흡수하고 흰색 간격은 빛을 반사합니다. 스캐닝 장치는 이러한 광학적 특성을 활용하여 감지합니다.
AI2는 대규모 언어 모델 연구 및 실험을 촉진하기 위해 개방형 언어 모델 프레임워크 OLMo를 출시했습니다. 프레임워크는 Hugging Face 및 GitHub에 훈련 코드, 모델 및 평가 코드를 제공하므로 학계와 연구자가 협력하여 언어 모델의 과학을 연구하고 사전 훈련된 새로운 데이터 하위 집합이 다운스트림 성능에 미치는 영향을 탐색하며 연구를 수행할 수 있습니다.
바티칸과 Microsoft가 힘을 합쳐 성 베드로 대성당의 디지털 트윈을 만들어 몰입형 경험의 새로운 시대를 열었습니다! Downcodes의 편집자는 이 놀라운 프로젝트를 안내합니다. 400,000장의 고해상도 사진을 고급 사진 측량 기술 및 AI와 결합하여 매우 정확한 3D 모델을 구축합니다. 이는 전 세계 관광객의 온라인 탐색을 용이하게 할 뿐만 아니라 교회 유지 관리에도 효과적으로 도움이 됩니다. 그리고 유산 보호. 이 프로젝트는 DVD 500만
NomicAI의 최신 오픈소스 임베딩 모델인 NomicEmbed가 공식적으로 공개되었습니다. 이 모델은 OpenAI의 Ada-002 및 텍스트 임베딩-3-소형 모델을 물리쳤습니다. Nomic Embed는 짧고 긴 에세이 작업에서 우수한 성능을 발휘하며 완벽하게 복제 가능하고 감사 가능한 모델을 제공합니다.
최근 몇 년 동안 BiTA는 양방향 튜닝 및 트리 디코딩 분야의 기술 혁신을 통해 LLM(대형 언어 모델) 생성을 가속화했습니다. 범용 아키텍처와 플러그형 디자인을 채택하여 특히 챗봇과 같은 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 양방향 조정 및 SAR 초안 검증을 통해 자동 회귀 언어 모델의 무손실 가속이 달성됩니다. 이 연구는 광범위한 생성 작업을 테스트했을 때 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
Kaikai Liu는 pqina JavaScript 이미지 편집기 SDK, 중국 관계 계산기, Inbox Zero AI 이메일 정리 프로젝트 및 연간 수입이 US$75,000인 텍스트 생성 비디오용 온라인 SaaS 도구를 포함하여 Independent Development Realization Weekly에 공유했습니다. 잡지도 공유했어요
Amazon은 최근 Rufus라는 AI 쇼핑 도우미를 출시했습니다. 이 도우미의 주요 기능은 사용자가 더 나은 쇼핑 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다. Rufus는 Amazon의 제품 라이브러리, 사용자 리뷰 및 웹 페이지 정보를 학습하여 제품 관련 질문에 답변하고 비교 및 권장 사항을 제공할 수 있습니다. Rufus는 현재 테스트 단계에 있으며 앞으로 점진적으로 사용자 기반을 확장할 예정입니다. 찾고 있는지
인공지능과 결합된 디지털 워터마킹은 저작권 침해 사건의 해결을 가속화할 것입니다. 이 기술은 침해 데이터 평가를 향상하고 소송 절차를 간소화합니다. 법원은 이를 통해 더 많은 증거를 확보할 수 있으므로 솔루션이 더 빠르고 정확해집니다. 동시에 인공지능은 3D 프린팅 저작권 분쟁 해결 속도를 높이고 온라인 저작권 침해 청문회 전 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
