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2AI超越数学家攻克经典数学难题非侵入式设备解码大脑思维 1AI大模型未来科技的新篇章
随着科技的飞速发展人工智能AI已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。而AI大模型作为AI领域中的重要组成部分正在引领着科技发展的新方向。
一、AI大模型的概述
AI大模型是指那些具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型。这些模型通常基于神经网络通过大量的数据训练能够实现复杂的任务如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 AI大模型未来科技的新篇章© 由 网上车市 提供
二、AI大模型的优势
强大的处理能力AI大模型拥有强大的处理能力能够处理海量的数据实现复杂的任务。
更高的精度由于AI大模型的参数更多结构更复杂因此能够更精确地处理任务。
更好的泛化能力AI大模型具有更好的泛化能力能够在训练数据之外的场景中应用。 AI大模型未来科技的新篇章© 由 网上车市 提供
三、AI大模型的应用
语音识别AI大模型在语音识别领域有着广泛的应用如智能客服、语音助手等。
图像识别AI大模型在图像识别领域也有着重要的应用如人脸识别、物体识别等。
自然语言处理AI大模型在自然语言处理领域的应用也越来越广泛如机器翻译、文本生成等。 AI大模型未来科技的新篇章© 由 网上车市 提供
四、AI大模型的挑战
数据隐私和安全AI大模型需要大量的数据进行训练但数据的隐私和安全问题也日益突出。
计算资源AI大模型的训练和推理需要大量的计算资源包括高性能计算机、大量的存储和带宽等。
算法和模型的可解释性AI大模型的复杂性和黑箱性质使得其可解释性成为一个挑战。 AI大模型未来科技的新篇章© 由 网上车市 提供
五、结论
AI大模型作为AI领域的重要发展方向具有广泛的应用前景和巨大的潜力。然而我们也应该注意到其带来的挑战和问题。在未来的发展中我们需要不断探索和创新以实现AI大模型的更好应用和发展。
2AI超越数学家攻克经典数学难题非侵入式设备解码大脑思维
追问Daily | AI超越数学家攻克经典数学难题非侵入式设备解码大脑思维投入一千万美元OpenAI启动超级对齐资助项目
单个神经元如何对语音进行大规模编码 在Nature上发表的一项新研究揭示了人类大脑皮层深处单个神经元在处理语音声音时的功能。研究团队利用高密度Neuropixels阵列记录了参与者听语音句子时高级听觉区域即颞上回的685个神经元在9个皮层各层的活动。研究结果显示单个神经元能编码各种语音声音线索包括辅音和元音的特征、相对声调、起始音、振幅包络和序列统计等。在空间上相似皮层深度的神经元倾向于编码相似的语音特征。
#神经科学 #语音感知 #大脑皮层
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Leonard, M. K., Gwilliams, L., Sellers, K. K., Chung, J. E., Xu, D., Mischler, G., Mesgarani, N., Welkenhuysen, M., Dutta, B., Chang, E. F. (2023). Large-scale single-neuron speech sound encoding across the depth of human cortex. Nature, 1–10. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06839-2 解锁大脑空间感知机制压后皮层的自我中心编码 近期中国科学院深圳先进技术研究院的研究人员及其合作者利用双光子显微镜技术在一项开放场导航任务中发现压后皮层retrosplenial cortex RSC的树突、棘突和细胞体中的自我中心环境边界调谐。研究结果揭示了树突中具有显著个体中心调谐的功能性聚类表明存在专门处理关于边界的个体中心信息的通道可能通过个体中心边界细胞实现。此外他们还发现代表边界的细胞与代表视觉地标的细胞大体上是独立的。该研究发表在Neuron上。
#空间导航 #记忆 #神经机制
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Cheng, N., Dong, Q., Zhang, Z., Wang, L., Chen, X., Wang, C. (2023). Egocentric processing of items in spines, dendrites, and somas in the retrosplenial cortex. Neuron, 0(0). https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.11.018 全球多队列研究绘制婴幼儿期大脑发育图 一项全球多队列研究分析了超过2000名婴幼儿的神经影像数据揭示了从出生至6岁期间颅内和皮层下脑结构的发育轨迹。研究发现社会经济因素和不良出生结果如早产和出生体重较低对大脑结构和认知功能的影响具有区域特异性和时期特定性。研究结果表明性别、出生结果和社会经济地位对大脑发育轨迹有显著影响。研究成果发表在Nature Neuroscience上。
#婴幼儿大脑发育 #认知发展
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Alex, A. M., Aguate, F., Botteron, K., Buss, C., Chong, Y.-S., Dager, S. R., Donald, K. A., Entringer, S., Fair, D. A., Fortier, M. V., Gaab, N., Gilmore, J. H., Girault, J. B., Graham, A. M., Groenewold, N. A., Hazlett, H., Lin, W., Meaney, M. J., Piven, J., … Knickmeyer, R. C. (2023). A global multicohort study to map subcortical brain development and cognition in infancy and early childhood. Nature Neuroscience, 1–11. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01501-6 非侵入式设备将大脑思维转换为文本 悉尼科技大学的研究人员开发出了一种便携、非侵入式系统能够解码无声思维并将其转换成文本。在这项研究中参与者戴着一顶帽子默读文本段落这顶帽子可使用脑电图记录通过头皮的脑电活动。脑电波被分割成不同的单元由名为DeWave的人工智能模型从人脑中捕捉特定的特征和模式。DeWave收集大量的脑电数据将脑电图信号转换成连贯的单词和句子。目前BLEU-1的翻译准确率在40%左右。上述研究已被选为NeurIPS会议的焦点论文。
#人工智能 #脑电波 #沟通技术 科技界 英特尔推出Core Ultra处理器为下一代笔记本电脑提供AI加持 英特尔在该公司举行的AI Everywhere活动期间宣布推出一系列AI新品包括面向企业的第五代至强Xeon处理器以及面向个人电脑的酷睿Core Ultra芯片。这一系列产品首次搭载了神经处理单元NPU。新的Core Ultra处理器引入了多重重要架构特性包括多芯片模块MCM设计、集成的新Intel Arc GPU和新型低功耗效率核心。 同时英特尔CEO Pat Gelsinger首次公开介绍第三代英特尔AI加速器Gaudi 3它用于深度学习和大型生成式AI模型。英特尔计划明年发布Gaudi 3称Gaudi 3的性能将优于英伟达的主打AI芯片H100。【techradar】 #Intel #CoreUltra #NeuralProcessingUnit #PatGelsinger 阅读链接
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/can-generalist-foundation-models-outcompete-special-purpose-tuning-case-study-in-medicine/ Stability AI发布Stable Zero123开源图片生成3D模型效率提升30倍 Stability AI推出Stable Zero123这是一款基于单幅图像生成高质量3D对象的模型。Stable Zero123基于Stable Diffusion 1.5开发与Zero1-to-3和Zero123-XL相比由于改进的训练数据集和高度调节展现了更出色的3D对象理解和视角生成能力。该模型推荐使用24GB VRAM主要面向非商业和研究用途。通过三项关键创新改进的训练数据集、估计的相机角度输入和预计算数据集Stable Zero123在训练效率上相比Zero123-XL提升了40倍。【stability】
#Stability AI #Stable Zero123 #3D对象生成 OpenAI宣布投入1000万美元“超级对齐快速资助”以推进人工智能安全研究 OpenAI近日与谷歌前CEO Eric Schmidt合作启动了一项名为“超级对齐快速资助”的新项目旨在投入1000万美元支持对超人类AI系统对齐和安全的技术研究。该基金旨在解决超人类AI系统在弱到强泛化、可解释性、可扩展监督等方面的技术挑战。该项目鼓励学术实验室、非营利组织和个人研究人员申请提供10万至200万美元的研究基金并设有面向研究生的为期一年、总值15万美元的OpenAI超级对齐奖学金。此项举措意在聚集全球顶尖研究者和工程师共同应对AI安全的关键挑战。【OpenAI】
#OpenAI #超级对齐快速基金 #AI安全 模拟整个人脑的超级计算机DeepSouth将于2024年启动 澳大利亚悉尼的国际神经形态系统中心ICNS正在与全球两大计算机技术制造商合作建造一个名为DeepSouth的超级计算机。这台超级计算机预计于2024年启动能够进行每秒228万亿次突触操作这与人脑估计的操作数量相当。DeepSouth的目的是帮助我们理解大脑如何在消耗相对较少的能量下处理大量信息。【newscientist】
#DeepSouth #超级计算机 #人脑模拟 Hugging Face携手AMD实现AI大模型在AMD GPU上的即插即用 Hugging Face近期宣布与AMD合作旨在加速AI大模型的运算效能。该合作将使Hugging Face社区能够在AMD硬件上无需代码更改地运行最新AI模型实现最佳性能。AMD的最新服务器GPUInstinct™ MI300系列加速器即将普及应用。合作成果包括支持Transformers模型在AMD Instinct GPUs上运行以及开发面向其他AMD GPU的即插即用支持。此外该合作还致力于提供AMD GPU最新创新功能的整合支持并在持续集成和开发流程中为AMD Instinct GPUs提供维护支持。【huggingface】
#HuggingFace #AMD #AI大模型 #GPU加速 阿里巴巴推出创新虚拟试衣技术Outfit Anyone线上试衣即将到来 阿里巴巴近日发布了一项名为“Outfit Anyone”的革新性虚拟试衣技术。这项技术能够生成极为逼真的效果让用户在电脑上看到自己穿上各种服装的样子仿佛真的穿上了那些衣服。它不仅适用于所有类型的衣物和人物还能完美适配不同的体型为各种身材的人提供试衣效果。此外这项技术还展示了个性化的时尚搭配并且具有强大的泛化能力甚至能够支持动画角色的新服装形象创建。特别地“Outfit Anyone”还能显着增强服装的质感和真实感同时保持服装风格的一致性。“Outfit Anyone”与“Animate Anyone”图像动作视频模型的集成实现了角色服装的变换和动态视频生成。【Github】
#阿里巴巴 #OutfitAnyone #虚拟试衣技术 #AnimateAnyone 项目地址
https://humanaigc.github.io/outfit-anyone/ AI与数据模型 FunSearch击败数学家攻克经典数学难题 Google DeepMind的研究团队开发了名为FunSearch的方法用于利用大语言模型LLMs在数学和计算机科学中寻找新解决方案。FunSearch结合了预训练的LLM和自动“评估器”通过迭代进化将初始解决方案转化为新知识。该系统首次在科学和数学的开放问题中实现了新的发现例如在数学的cap set问题和计算机科学的bin-packing问题中取得进展。FunSearch通过生成短程序来找到数学问题的新解决方案并能迅速检验这些解决方案是否优于已知解。该技术不仅创新而且效果超过现有方法。研究成果已发表在Nature上。
#大型语言模型 #FunSearch #数学科学 #计算机科学 阅读论文
Romera-Paredes, B., Barekatain, M., Novikov, A., Balog, M., Kumar, M. P., Dupont, E., Ruiz, F. J. R., Ellenberg, J. S., Wang, P., Fawzi, O., Kohli, P., Fawzi, A. (2023). Mathematical discoveries from program search with large language models. Nature, 1–3. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06924-6 Dolphins视觉-语言模型模拟人类驾驶能力处理复杂驾驶场景 由威斯康星大学麦迪逊分校、NVIDIA、密歇根大学和斯坦福大学的研究团队共同开发的Dolphins项目旨在模拟人类驾驶能力通过理解和处理视频、文字指令及驾驶信号来分析和预测复杂驾驶场景。Dolphins能够识别城市交叉路口、夜间交通等环境预测车辆行为并规划未来动作。此外该模型展现了类似人类的学习和适应能力包括即时学习、适应、通过上下文学习的反思和错误恢复。Dolphins基于开源的视觉-语言模型OpenFlamingo构建并利用BDD-X数据集及GCoT过程来增强其推理能力。
#自动驾驶 #视觉语言模型 #人类驾驶模拟 阅读论文
Ma, Y., Cao, Y., Sun, J., Pavone, M., Xiao, C. (2023). Dolphins: Multimodal Language Model for Driving (arXiv:2312.00438). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.00438
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https://vlm-driver.github.io/ 新容错算法实现大型语言模型的高效推理和微调 最新的研究介绍了一种新的容错算法用于大型语言模型的推理和微调。这一算法通过PETALS系统实现可在不稳定的网络环境下高效运行支持分布式和地理分散的设备。研究显示即使在设备频繁断开连接的情况下该系统仍能保持高性能。这一系统尤其适用于BLOOM176B和Llama 270B等大模型能够比本地推理快10倍。
#大型语言模型 #容错算法 #分布式推理 #微调
