在机器学习的世界中，强化学习的概念占据了中心舞台，使代理通过在特定环境中的迭代试错来征服任务。它突出了这一领域的成就，例如使用光子方法来外包计算成本，并利用光的物理属性。它强调了将这些方法扩展到涉及多个代理和动态环境的更复杂问题的必要性。通过这项来自东京大学的研究，研究人员旨在将赌博算法与Q学习相结合，创建一种修改过的赌博Q学习（BQL），以加速学习并为多智能体合作提供见解，最终促进光子强化技术的进步。 研究人员使用了网格世界问题的概念。在这个问题中，一个代理通过一个5*5的网格进行导航，每个单元格表示一个状态。在每一步中，代理必须采取上、下、左或右的动作，并接收奖励和下一个状态。特定的单元格A和B提供更高的奖励，并促使代理转移到不同的单元格。这个问题依赖于一个确定性策略，其中代理的动作决定了它的移动。 动作值函数Q(s, a)量化了给定策略π的状态-动作对未来奖励。这个函数体现了代理通过其动作对累积奖励的预期。这项研究的主要目标是使代理学习所有状态-动作对的最优Q值。引入了一种修改过的Q学习，将赌博算法整合进来，通过动态的状态-动作对选择增强学习过程。 这种修改过的Q学习方案允许并行学习，其中多个代理更新共享的Q表。并行化通过增强Q表更新的准确性和效率来提升学习过程。设想了一个决策系统，利用光子的量子干涉原理，确保代理的同时动作保持不同，而无需直接通信。 研究人员计划开发一种算法，使代理能够连续行动，并将其方法应用于更复杂的学习任务。未来，作者的目标是创建一个光子系统，使至少三个代理之间能够进行无冲突的决策，增强决策协调。
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在人工智能的动态领域中，一个持续存在的挑战给该领域的进展蒙上了一层阴影：围绕着最先进的AI模型的谜团。虽然不可否认地令人印象深刻，但这些专有的奇迹一直保持着一种隐藏着开放研究和发展进程的神秘氛围。Hugging Face的一支专门研究团队通过IDEFICS（Image-aware Decoder Enhanced à la Flamingo with Interleaved Cross-attentionS）的引入，弥合了这个巨大的鸿沟。这个多模态语言模型不仅仅是一个简单的竞争者；在功能方面，它与其闭源的对手齐肩。 此外，它还以令人耳目一新的透明度运作，利用公开可用的数据。这个努力背后的推动力是鼓励开放性、可访问性和协作创新的人工智能。在一个渴望着开放性的AI模型，能够熟练处理文本和图像输入以产生连贯对话输出的世界中，IDEFICS成为进展的光芒。 虽然目前的方法值得赞赏，但它们仍然陷入了专有的限制中。然而，IDEFICS的领导者们提出了一个更大胆的建议：一个开放获取的模型，与其闭源的对手在性能上相当，并且完全依赖于公开可用的数据。这个具有远见的创造以Flamingo的强大为基石，有两个版本可供选择：一个有800亿参数的变体和一个有90亿参数的变体。这种范围的分歧确保了它在各种应用中的适应性。研究团队的愿望超越了简单的进步；他们希望建立一个透明的AI开发范式，解决多模态对话AI中的空白，并为其他人奠定舞台。 IDEFICS登场，一个真正的多模态模型奇才。它具有将图像和文本序列吸收为上下文连贯对话文本的天赋能力。这种创新与团队的总体透明度使命完美契合-这是一种贯穿其中的特质。该模型的基石是公开可用的数据和模型的堆叠，有效地推翻了进入门槛的壁垒。其性能证明了这一点：IDEFICS通过轻松回答关于图像的查询、生动地描述视觉叙事，甚至创造与多张图像相关的故事而令人惊叹。它的800亿和90亿参数版本的双重奏与前所未有的可扩展性相 resonates。这个多模态的奇迹，经过仔细的数据整理和模型开发，展开了开放研究和创新的新篇章。 https://huggingface.co/blog/idefics 作为对闭源专有模型所带来的困难的回应，IDEFICS成为开放创新的火球。超越简单的创造，这个模型象征着走向可访问和协作式AI开发的一大步。将文本和图像输入融合，产生一系列对话输出，预示着跨行业变革的来临。研究团队对透明度、道德审查和共享知识的奉献将人工智能的潜力凝结成实质，有望造福人类。在其本质上，IDEFICS展示了开放研究在引领超凡技术新时代方面的潜能。随着AI社区响应这一鼓舞人心的号召，可能性的边界扩展了，为更加光明、更加包容的数字明天带来了承诺。
Leave a Comment机器人一直是科技领域的关注焦点。它们总是在科幻电影、儿童节目、书籍、反乌托邦小说等领域中占据一席之地。不久之前，它们只是科幻中的梦想，但现在它们无处不在，重塑着各行各业，并让我们瞥见未来。 从工厂到外太空，机器人正扮演主角，展示其前所未有的精确性和适应性。 机器人领域的主要目标一直是相同的：模仿人类的灵巧。通过整合手中的摄像头，无论是作为传统静态第三人称摄像头的补充还是替代品，已经取得了令人兴奋的进展，以提高操纵能力。 尽管手中的摄像头具有巨大的潜力，但它们并不能保证无误的结果。基于视觉的模型常常在现实世界的波动中遇到困难，例如背景的变化、光照的变化和物体外观的变化，从而导致脆弱性。 为了解决这个挑战，最近出现了一套新的泛化技术。不再依赖于视觉数据，而是使用多样的机器人演示数据来教授机器人特定的动作策略。这在一定程度上是有效的，但是有一个主要问题。它非常昂贵，真的非常昂贵。在真实的机器人环境中收集这样的数据意味着耗时的任务，比如运动学教学或通过VR头盔或操纵杆进行机器人远程操作。 我们真的需要依赖这种昂贵的数据集吗？既然机器人的主要目标是模仿人类，为什么我们不能只使用人类演示视频呢？人类执行任务的视频提供了一种更具成本效益的解决方案，因为人类的灵活性。这样做可以捕捉到多个示范，而无需不断重置机器人、硬件调试或费力的重新定位。这提供了一个有趣的可能性，即利用人类视频演示来提高以视觉为中心的机器人操纵器的泛化能力，规模化应用。 然而，弥合人类和机器人领域之间的差距并不是一件轻而易举的事情。人类和机器人之间外观上的差异引入了一个需要仔细考虑的分布偏移。让我们来看看新的研究，“给机器人一个帮手”，它弥合了这一差距。 现有的方法采用第三人称摄像机视角来应对这一挑战，其中涉及图像转换、领域不变的视觉表示，甚至利用关于人类和机器人状态的关键点信息的领域适应策略。 给机器人一个帮手的概述。来源：https://arxiv.org/pdf/2307.05959.pdf 相比之下，“给机器人一个帮手”采用了一种令人耳目一新的简单方法：遮盖每个图像的一个一致部分，有效地隐藏了人类手部或机器人末端执行器。这种简单的方法避开了复杂的领域适应技术的需求，使机器人能够直接从人类视频中学习操纵策略。因此，它解决了由于人到机器人图像转换而产生的明显视觉不一致性等明确领域适应方法带来的问题。 该方法可以训练机器人执行各种任务。来源：https://giving-robots-a-hand.github.io/ “给机器人一个帮手”的关键在于该方法的探索性质。它将广泛的手动视频演示与环境和任务泛化相结合。它在一系列真实世界的机器人操纵任务中取得了惊人的表现，包括到达、抓取、拾取和放置、堆叠方块、清理盘子、打包玩具等。该方法显著提高了泛化能力。与仅在机器人演示中训练的策略相比，它使策略能够适应未知的环境和新的任务，平均绝对成功率在未知环境和任务中增加了58%。
Leave a Comment在令人着迷的太空探索广袤中，每个任务都是对未知领域的一次骰子赌博。印度国家航天局印度空间研究组织（ISRO）准备再次展示自己的实力，进行月船3号任务。经过多年的精心规划和艰苦准备，真相的时刻已经到来。这项大胆的冒险成功着陆在月球表面，为印度的太空史增添了新的篇章。本文讨论了人工智能（AI）在月船3号安全着陆中的作用。 还阅读：IBM和NASA联手创建地球科学GPT：解码我们星球的奥秘 人工智能：月船3号的无声导航员 在星星之间，科技和智慧交响演奏。月船3号与其前辈的不同之处在于其与人工智能（AI）的复杂融合。当飞船进入月球下降阶段时，人工智能占据主导地位，执行一场复杂的传感器、摄像头和算法的交响乐。 还阅读：zPod，印度第一辆人工智能驱动的自动驾驶汽车 幕后花絮：参与者及其角色 在幕后，ISRO的遥测、跟踪和命令网络（ISTRAC）充满了控制的激动。在任务总监P. Veeramuthuvel和他的专业科学家团队的领导下，这个神经中心已经准备好进行终极月球芭蕾舞。然而，在紧张的15分钟下降阶段，由于人工智能的存在，他们的参与是有限的。飞船依靠预先编程的计算机逻辑来完成这项高风险行动。 关键下降：印度太空的一大飞跃 当时钟指向8月23日17时47分，我们都看到了故事的展开。任务控制中心从积极干预转变为警惕观察。在人工智能的超级激励下，自主系统接管了飞船的命运。人工智能驱动的传感器协同工作，它们的任务非常明确-确保安全着陆。月船3号的成功取决于AI和技术的这种同步芭蕾舞。 月船3号的传感器和人工智能的导航仪器 ISRO主席S. Somnath揭示了引导这次太空冒险的传感器组合。速度计和高度计提供了重要的速度和高度数据，构成了人工智能导航能力的基础。从避险摄像头到惯性导航摄像头的各种摄像头形成了月球地形的视觉画布。这些多样的输入通过复杂的算法无缝融合，形成了着陆器位置的整体图像。 还阅读：AI登上太空！NASA将推出类似ChatGPT的航天器通信聊天机器人 心智与金属融合：人工智能和导航系统 月船3号成功的核心在于智能导航、引导和控制系统。这个复杂的算法网络指导着飞船的运动，将其轨迹引导到安全着陆点。人工智能在周密的规划中考虑了每种情况-高度调整、推进器点火和障碍物的表面扫描都是由人工智能的思维精心编排的。 还阅读：灵感来自外星人的航天器设计：NASA对太空未来的大胆飞跃 适应性智能：月船3号下降的英雄 人工智能在飞行中的适应和响应能力得到了充分展示。严格的模拟、改进的指导设计和艰苦的算法保证了每个下降阶段的精确度。即使面临逆境，飞船仍然坚定不移。令人惊讶的是，Somnath揭示，即使传感器故障，这个飞船也没有被阻挠，多亏了备用推进系统。 着陆器危险检测和避免摄像头（LHDAC）成为了主角。在人工智能的支持下，它扫描了月球着陆区的轮廓，寻找可能破坏着陆的障碍物。传感器和摄像头的交响乐，都由人工智能操作，进一步确保了着陆器的安全通过。 解码下降：传感器的芭蕾舞 太空船从月球高处到表面的轻柔拥抱的旅程是一场细致入微的芭蕾舞，历时15分钟。机载传感器是舞者，不断重新计算轨迹。关键节点作为传感器准确性的检查点，而壮丽的结局是仅在距离表面150米的地方进行的危险验证。 月球的仆人：AI驱动的智能车Pragyan 这次任务的AI驱动壮丽并不止于着陆器。月球车Pragyan延续了这一传统。AI的手指导Pragyan在一天的冒险中进行导航，并进行实验和采集样品。由AI支持的摄像头和天线确保了Pragyan在月球探险中的成功。 还可阅读：自主导航简介-激光雷达、传感器融合、卡尔曼滤波器…
Leave a Comment透明度和开放性在语言模型研究中一直是有争议的问题。封闭数据集的存在、秘密的方法论和有限的监督成为推动该领域发展的障碍。为了应对这些挑战，Allen人工智能研究所（AI2）推出了一项开创性的解决方案——Dolma数据集，该数据集包含了惊人的3万亿个标记。目的是在语言模型研究中引领一个新的合作、透明和共享进步的时代。 在不断发展的语言模型开发领域中，OpenAI和Meta等行业巨头使用的数据集和方法论的模糊性给进展蒙上了阴影。这种不透明性不仅阻碍了外部研究人员对现有模型进行批判性分析、复制和增强的能力，也抑制了该领域的整体增长。AI2的Dolma作为一种开放的象征，出现在一个笼罩在秘密中的领域中。Dolma拥有囊括网络内容、学术文献、代码等的全面数据集，旨在通过赋予研究社区构建、解析和优化其语言模型的工具，赋予他们独立进行研究的能力。 Dolma的创造的核心是一组基础原则。其中最重要的原则是开放性，AI2倡导这一原则以消除与预训练语料库的受限访问相关的障碍。这一理念鼓励开发数据集的改进版本，并促进对数据与其支撑的模型之间复杂关系的深入研究。此外，Dolma的设计强调代表性，模拟已建立的语言模型数据集，以确保可比较的能力和行为。规模也是一个突出的考虑因素，AI2深入研究模型和数据集尺寸之间的动态相互作用。为了进一步加强方法论的透明度和降低风险，AI2采用了可复现性和风险缓解的原则，以及透明的方法论和对个体伤害的最小化承诺。 Dolma的创造是一个数据处理的细致过程。该流程包括特定来源和无源操作，将原始数据转化为干净、朴素的文本文档。这些复杂的步骤包括语言识别、从Common Crawl中筛选网络数据、质量过滤、去重和风险缓解策略等任务。包括代码子集和多样化的来源（包括科学手稿、维基百科和Project Gutenberg等）将Dolma的全面性提升到了新的高度。 描绘数据集透明度变化程度的插图 总的来说，Dolma的引入标志着语言模型研究中透明度和合作协同的重大进展。AI2决心解决隐藏数据集的问题，通过开放获取和细致的文档记录确立了一个变革性的先例。所提出的方法论Dolma是一个宝贵的精选内容库，将成为全球研究人员的基石资源。它打破了主要行业参与者周围的秘密范式，取而代之的是一个倡导集体进步和对该领域的深入理解的新框架。随着自然语言处理学科开辟新的视野，Dolma的影响将产生涟漪效应，远远超越这个数据集，促进共享知识的文化，催生创新，并培育负责任的人工智能的发展。
Leave a Comment锂离子电池已经在全球范围内得到广泛应用，为移动设备、汽油动力汽车和各种应用提供能量。这些电池成为为我们珍贵设备提供动力的首选之一。随着电动汽车的普及趋势逐渐增强，锂离子电池将扮演重要角色。 鉴于这些电池的广泛应用，评估电池健康状况对于解决新兴电池材料的安全问题至关重要。这一点尤为重要，因为对其长期耐久性和韧性的研究有限。考虑到它们在支持越来越多的车辆方面的预期角色，确保有效的健康评估方法变得更加重要。 但是，即使一个电池失效，也会导致整个电池组的故障，从而扰乱电池系统，可能引发烟雾、火灾和爆炸等安全问题。因此，监测电池状态变得很重要，包括参数如电荷状态（SOC）和剩余能量，以及它们的状态，例如整体健康状况。 为了解决这个问题，卡内基梅隆大学和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种电池管理系统，以促进对电池健康的诊断，以便驾驶员能够做出明智的决策。他们研究了充电曲线，并将其用于电池健康评估和预测。这些曲线给出了可用于计算SOC和其他与能量相关状态的SOH可用电池容量的最大容量。研究人员强调，虽然大多数电动汽车已经存在电池管理系统，但这个新模型具有一些与众不同的特点。 为了开展这项研究，研究人员研究了10066个LiNiO2基电池在恒定充放电倍率下的充电曲线。机械工程学副教授Jayan强调，他们拥有约11,000个实验收集的特定电池阴极化学的充电曲线数据库。他们使用这些曲线来训练机器学习模型，以使用稀疏数据输入预测完整的充电曲线。 这个模型仅分析电池充电过程的初始5%。通过这种方法，他们可以以仅有2%的极高精度预测电池的充电情况。令人印象深刻的是，这种精度水平仅利用初始充电曲线的10%作为输入数据就能达到。 研究人员表示，收集和使用真实数据作为机器学习模型的输入将是改进模型的重要下一步。此外，研究人员愿意将环境变量纳入电池充电和随后的放电曲线的计算中。他们还愿意获取在道路上行驶的电动汽车电池的数据并进行探索。通过使用真实世界的实际数据和先进的神经网络，电池管理系统可以更好地预测何时对电池进行充电和放电。
Leave a Comment基于大型数据集训练的生成模型具有出色的质量和精度，使得图像处理领域取得了重大进展。然而，视频素材处理仍然没有取得重大进展。由于神经网络的固有不可预测性，保持高时态一致性可能会很困难。视频文件的特性也带来了另一个困难，因为它们通常比其图片等价物包含更低质量的纹理，并且需要更多的处理能力。因此，基于视频的算法远远不及基于照片的算法。这种差异引发了一个问题，即是否可能在保持高时态一致性的同时，轻松地应用成熟的图像算法到视频素材中。 在深度学习之前的时代，研究人员提出了从动态电影中创建视频镶嵌图，并在隐式神经表示的建议之后，使用神经层次图片图集来实现这一目标。然而，这些方法存在两个主要问题。首先，这些表示能力有限，特别是在准确重现视频中的微小元素时。重新构建的素材经常会错过微小的动作特征，如眨眼或紧绷的笑容。第二个缺点是计算出的图集通常存在失真，导致语义信息贫乏。 因此，当前的图像处理技术未能发挥出最佳效果，因为估计出的图集需要更多的自然性。他们提出了一种新的方法，将3D时间变形场与基于哈希的2D图片场结合起来表示视频。使用多分辨率哈希编码来表达时间变形，大大改善了常规电影的调节。这种方法使得监测水和烟雾等复杂对象的变形更加容易。然而，由于变形场的增强能力，计算一个自然的规范图片是困难的。一个忠实的重建也可以预测一个人工规范图片的相关变形场。他们建议在训练过程中使用退火哈希来克服这个障碍。 首先使用平滑变形网格寻找所有刚性运动的粗略解。然后逐渐引入高频特征。通过这种从粗到细的训练，使得表示在规范的真实性和重建的准确性之间达到了妥协。与早期的隐式层次表示相比，他们在重建质量方面取得了显著的改进。这种改进通过规范图片的真实性明显增加和PSNR约4.4的提高来衡量。他们的优化方法在大约300秒内估计出了带有变形场的规范图片，而早期的隐式层次表示需要超过10小时。 他们通过在他们提出的内容变形场上建立起来，将移动图像处理任务（如提示引导图像翻译、超分辨率和分割）转移到更动态的视频内容中。他们在参考图片上使用ControlNet进行提示引导的视频到视频翻译，通过观察到的变形将翻译材料传播开来。这种翻译过程通过在单个规范图片上操作，消除了对所有帧进行耗时的推断模型（如扩散模型）的要求。与使用生成模型进行最新的零样本视频翻译相比，他们展示了在时态一致性和纹理质量方面显著的提高。 与使用神经层次图集的Text2Live相比，他们的方法在处理更复杂的运动、创建更逼真的规范图片和提供更高的翻译结果方面更加出色。他们还将超分辨率、语义分割和关键点识别等图像技术扩展到规范图片中，使它们在视频环境中有了实际应用。这包括视频关键点跟踪、视频对象分割和视频超分辨率等。他们提出的表示方法始终产生具有高时态一致性的高保真合成帧，突显了其作为视频处理的一种具有改变游戏规则的工具的潜力。 基于大型数据集训练的生成模型具有出色的质量和精度，使得图像处理领域取得了重大进展。然而，视频素材处理仍然没有取得重大进展。由于神经网络的固有不可预测性，保持高时态一致性可能会很困难。视频文件的特性也带来了另一个困难，因为它们通常比其图片等价物包含更低质量的纹理，并且需要更多的处理能力。因此，基于视频的算法远远不及基于照片的算法。这种差异引发了一个问题，即是否可能在保持高时态一致性的同时，轻松地应用成熟的图像算法到视频素材中。 在深度学习之前的时代，研究人员提出了从动态电影中创建视频镶嵌图，并在隐式神经表示的建议之后，使用神经层次图片图集来实现这一目标。然而，这些方法存在两个主要问题。首先，这些表示能力有限，特别是在准确重现视频中的微小元素时。重新构建的素材经常会错过微小的动作特征，如眨眼或紧绷的笑容。第二个缺点是计算出的图集通常存在失真，导致语义信息贫乏。 香港科技大学、蚂蚁集团、CAD&CG和浙江大学的研究人员提出了一种将3D时间变形场与基于2D哈希的图像场结合表示视频的新方法。使用多分辨率哈希编码来表示时间变形可以显著改善通用电影的调控。这种方法使得监测水和烟雾等复杂物体的变形变得更容易。然而，由于变形场的增强能力，计算自然规范图像是困难的。忠实的重建也可以预测与人工规范图像相关的变形场。他们建议在训练过程中使用退火哈希来克服这个障碍。 首先使用平滑变形网格找到所有刚性运动的粗略解，然后逐渐引入高频特征。根据这种从粗到细的训练，该表示在规范的真实性和重建的准确性之间取得了折衷。与早期技术相比，他们观察到重建质量有了显著提高。这种改善表现为规范图像的自然性明显增加和约4.4的峰值信噪比提高。他们的优化方法可以在大约300秒内估计带有变形场的规范图像，而早期的隐式分层表示需要超过10小时。 他们通过基于他们建议的内容变形场来将运动图像处理任务（如提示引导的图像翻译、超分辨率和分割）扩展到更动态的视频内容领域。他们在参考图像上使用ControlNet进行提示引导的视频到视频翻译，在观察到的变形中传播翻译材料。该翻译过程通过在单个规范图像上操作，消除了需要在所有帧上进行耗时推理模型（如扩散模型）的要求。将他们的翻译输出与最新的使用生成模型进行零样本视频翻译的结果进行比较，他们展示了显著的时间一致性和纹理质量的提高。 与使用神经分层图的Text2Live相比，他们的方法在处理更复杂的运动、创建更逼真的规范图像以及在翻译结果方面更出色。他们还将超分辨率、语义分割和关键点识别等图像技术扩展到规范图像，使其在视频场景中得以有效使用。这包括视频关键点跟踪、视频物体分割和视频超分辨率等。他们建议的表示方法始终产生具有更高时间一致性的高保真度合成帧，凸显了其作为视频处理的改变游戏规则的工具的潜力。
Leave a Comment艺术的变革力量令人着迷，而人工智能（AI）的最新进展正在将这种古老的着迷注入新的生命。由马克斯·普朗克实证美学研究所（MPIEA）、恩斯特·斯特伦曼神经科学研究所（ESI）和马克斯·普朗克心理语言学研究所共同进行的一项开创性研究探索了自我相关性与美学吸引力之间的深刻联系，揭示了为什么大型科技和AI公司热衷于收集个人信息。 这个创新性的研究揭示了一个基本真理：自我相关性是决定艺术美学欣赏的关键因素。该研究的独特方法是利用AI的能力通过一种称为样式转换的技术。通过为个体参与者创建定制艺术品，研究人员试图了解自我构建的身份、记忆和经历如何影响对艺术的感知。 参与者踏上了自我发现的旅程，通过一个全面的问卷分享他们生活的方方面面。童年回忆、最近的冒险和个人身份被展现出来，每个方面都为自我的镶嵌画组成了独特的马赛克。这些个人叙述被转化为图像，利用AI来打造定制艺术品。结果是一系列与参与者深入共鸣的视觉镜像。 研究结果令人震惊，甚至连研究人员自己也感到惊讶。与为他人创作的作品相比，参与者对专门为他们设计的艺术作品的美学吸引力评价显著更高。这种联系令人神奇——自我相关性成为了个体内在共鸣的可靠预测因素。令人称奇的是，没有普遍的自我相关性符号；个人的心理在每块画布上绘制出独特的印象。 然而，艺术并不局限于反映自我的方面。它具有连接不同经历的力量。研究人员明确指出了这一点，称艺术作品不必反映一个人的生活来建立联系。即使当一件艺术作品向人们展示陌生的事物时，自我相关的元素也能培养深刻的理解和愉悦。 这项研究的影响超越了画布和笔触。在AI驱动个性化无处不在的时代，从个性化化身到定制叙述，这项研究为理解此类创新的心理影响奠定了基础。然而，这一发现也伴随着警示。自我相关性的强大吸引力也凸显了个体对个性化内容操纵的脆弱性。随着推荐算法根据复杂的用户配置文件筛选出内容和信息，自觉参与和微妙操纵之间的界限变得模糊，而这一趋势又受到AI快速发展的影响。 这项研究揭示了个人身份与艺术美学吸引力之间错综复杂的联系。它凸显了技术和心理学的强大结合，推动了对个性化内容与操纵之间微妙界限的批判性评估，而这在一个日益互联的世界中愈发凸显。自我相关性在艺术的画布上的笔触可以迷住、启发和改变，它提醒我们所见的反映可以以美丽而复杂的方式塑造我们的认知和经历。
Leave a Comment在最近几个月中，我们继续看到大规模语言模型（LLM）的重大进展，并逐渐引入了新的技术，但我们还没有看到直接旨在取代GPT-4的竞争…
Leave a Comment在一次具有开创性的举措中，印度金融领域的格局将被重新定义。印度著名品牌Paytm的母公司One 97 Communications Ltd正准备推出一款印度规模的人工智能系统。Paytm的首席执行官Vijay Shekhar Sharma揭示了这一旨在帮助金融机构检测和打击风险和欺诈的努力。通过这一雄心勃勃的举措，Paytm旨在在金融科技领域引起轰动，推动印度朝着安全、创新和强劲增长的未来迈进。 另请阅读：印度如何利用尖端人工智能应对支付欺诈 进步之路：Paytm的引领之旅 Paytm的旅程的核心是创新的传承。Vijay Shekhar Sharma在给股东的信中强调了该品牌在将移动支付引入印度方面的开创性角色。从重新构想QR码到革命性的Soundbox技术，Paytm的贡献推动了数字支付的大规模采用，将印度定位在金融科技创新的前沿。 引领技术革命 印度在金融科技领域的增长潜力是无与伦比的。Vijay Shekhar Sharma将印度设想为潜在的支付技术、软件和硬件出口国。随着预计有5亿支付消费者和1亿商家即将到来，印度正站在一个前所未有的数字转型时代的风口上，这是由Digital India等倡议和对开放和可扩展支付生态系统的监管支持推动的。 Paytm的影响力不仅限于支付。该公司的贷款平台已经起飞，助力发放了约1500亿卢比的贷款。该品牌的商家订阅基数已经增至800万，由PoS系统和引领行业的Soundbox等创新设备驱动。后者通过QR码宣布成功的UPI支付，在整个行业产生了涟漪效应。 另请阅读：印度央行采用对话式人工智能和脱机支付 人工智能革命：揭示Paytm的杰作 Paytm雄心勃勃的目标是构建一个具有全国范围的尖端人工智能系统。这个强大的人工智能基础设施使金融机构能够检测潜在的风险和欺诈行为。同时，它还旨在保护它们免受人工智能进展带来的新威胁。Paytm对人工智能的投资还包括开发人工通用智能软件堆栈，与该品牌对技术领导力的承诺保持一致。 Paytm的人工智能努力超越了国界。通过在印度构思和打造这个变革性的人工智能系统，Paytm希望提升印度的技术实力，并创造一项在全球舞台上有前景的资产。利用印度的技术实力造福于世界的愿景凸显了Paytm对超越国界的创新的承诺。 另请阅读：使用人工智能轻松进行KYC注册 规划未来之路：Paytm对未来的愿景 Paytm的影响力不仅限于支付和信贷。该品牌的前瞻性观点还包括创建符合监管指导原则的小额移动信贷解决方案。尽管最近其向印度央行申请支付聚合商许可证遭到了挫折，但Paytm仍坚定地致力于为印度的数字革命做出贡献，同时专注于构建长期盈利的商业模式。 Vijay…
Leave a Comment核磁共振成像（MRI）扫描是一种使用大型磁铁、无线电波和计算机来清晰显示身体内部结构的测试。医疗保健提供者使用MRI来评估、诊断和监测多种医疗状况。 虽然X射线和CT扫描各有优点，但MRI扫描具有更好的软组织对比度和高质量成像。尽管提供了出色的软组织对比度和高质量成像，MRI仍然容易受到运动干扰的影响，即使细微的运动也可能引入破坏性的图像伪影。这些伪影会影响医学图像的准确性，导致医生无法准确判断患者的问题，进而可能导致治疗效果不佳。 即使是短暂的扫描也可能因微小的运动而受到影响，这对MRI图像产生独特的影响。与相机模糊不同，MRI运动伪影可以扭曲整个图像。 根据华盛顿大学放射学研究的数据，大约有15%的脑MRI扫描受到运动的影响，需要进行额外的扫描。这种需要重复成像的要求导致医院每台扫描仪每年约花费115,000美元，以获得在各种MRI模式下具有诊断可靠性的图像。 为了解决这个问题，麻省理工学院的研究人员采取了重要的步骤，利用深度学习技术。他们使用深度学习找到了一个解决方案。他们将深度学习与物理学相结合，取得了惊人的结果。 他们的方法是在不改变扫描过程的情况下，通过计算构建一个无运动的图像来从受运动干扰的数据中恢复。采用这种综合方法的意义在于能够保持所得图像与实际测量结果之间的一致性。 未能实现这种对齐可能导致模型生成所谓的“幻觉”——看似真实的图像，实际上偏离了实际的物理和空间属性。这种差异有可能改变诊断结果，准确的医学图像表达的重要性凸显出来。 展望未来，他们强调了进一步研究更复杂的头部运动和影响各种身体部位的运动的激动人心的潜力。例如，在胎儿MRI方面，挑战在于应对快速和不可预测的动作，这超出了基本的平移和旋转模型的能力。这凸显了需开发更复杂的策略以考虑复杂的运动模式，为增强MRI在各种解剖情况下的应用提供了一个有希望的途径。
Leave a Comment随着基于人工智能的技术在内容生成方面的应用增多，个性化文本生成引起了广泛关注。为了创建适用于特定受众、创作环境和信息需求的生成系统，它们必须能够提供个性化的回应，考虑到额外的上下文，例如用户已经写过的文档。 研究人员已经在多种场景下研究了定制文本的创建，例如评论、聊天机器人和社交媒体。大多数现有的工作提出的模型都是针对特定任务的，并依赖于领域特定的特征或信息。如何创建一种通用的策略，可以在任何情况下使用，得到的关注较少。大型语言模型（LLMs）在许多文本生成任务中日益突出，这要归功于生成式人工智能的兴起，特别是通过像ChatGPT1和Bard2这样的聊天机器人。然而，很少有研究探讨如何赋予LLMs这种能力。 最近，Google的研究提供了一种通过利用广泛的语言资源来生成独特内容的通用方法。他们的研究受到了一种常见的写作指导方法的启发，该方法将借用外部资源进行写作过程分解为更小的步骤：调研、源评估、总结、综合和整合。 为了训练个性化文本生成的LLMs，团队采用了类似的方法，采用了多阶段多任务结构，包括检索、排序、摘要、综合和生成。具体而言，他们利用当前文档的标题和第一行创建一个问题，并从个人上下文的二级存储库中获取相关信息，例如用户之前编写的文档。 接下来，他们对排名结果进行摘要，根据相关性和重要性对其进行排序。除了检索和摘要，他们还将检索到的信息综合成关键要素，然后将其输入到大型语言模型中生成新的文档。 在语言教学领域，人们普遍观察到阅读和写作技能相互发展。此外，研究表明，个体的阅读水平和阅读量可以通过作者识别活动来衡量，这与阅读能力相关。这两个发现促使研究人员创建了一个多任务环境，其中他们添加了一个辅助任务，要求大型语言模型识别特定文本的作者，以提高其阅读能力。他们希望通过给模型提供这个挑战，它将能够更准确地解释所提供的文本，并产生更引人入胜和量身定制的写作。 团队使用了三个公开可用的数据集，包括电子邮件往来、社交媒体辩论和产品评论，以评估所建议模型的性能。在所有三个数据集上，多阶段多任务框架相对于几个基准模型都显示出了显著的增益。
Leave a Comment人工智能正在进步，得益于超级有益和高效的大型语言模型的引入。基于自然语言处理、自然语言生成和自然语言理解的概念，这些模型能够使生活变得更轻松。从文本生成和问题回答到代码补全、语言翻译和文本摘要，LLM已经走过了很长的路。随着OpenAI最新版本的LLM，即GPT 4的开发，这一进步为模型的多模态性的进展打开了道路。与以往版本不同，GPT 4可以接受文本和图像的输入。 未来变得更加多模态，这意味着这些模型现在可以像人类一样理解和处理各种类型的数据。这种变化反映了我们在现实生活中的沟通方式，它涉及了结合文本、图像、音乐和图表以有效地表达意义。这一发明被视为用户体验的重要改进，可与此前聊天功能产生的革命效果相媲美。 在最近的一条推文中，作者强调了多模态在语言模型的用户体验和技术困难方面的重要性。字节跳动在实现多模态模型的承诺方面处于领先地位，这要归功于其著名的平台TikTok。他们使用文本和图像数据的组合作为其技术的一部分，并且通过这种组合驱动了各种应用，例如目标检测和基于文本的图像检索。他们方法的主要组成部分是离线批处理推理，它为200TB的图像和文本数据生成嵌入，从而可以在集成向量空间中处理各种数据类型而没有任何问题。 多模态系统实施过程中的一些限制包括推理优化、资源调度、弹性以及所涉及的数据和模型的规模庞大。字节跳动使用了灵活的计算框架Ray，该框架提供了许多工具来解决多模态处理的复杂性问题。Ray的能力提供了大规模模型并行推理所需的灵活性和可扩展性，尤其是Ray Data。该技术支持有效的模型分片，可以将计算任务分布在不同的GPU甚至同一GPU的不同区域上，从而保证即使是太大无法放在单个GPU上的模型也能够高效地处理。 迈向多模态语言模型开启了人工智能驱动互动的新时代。字节跳动使用Ray提供有效且可扩展的多模态推理，展示了这种方法的巨大潜力。人工智能系统理解、解释和响应多模态输入的能力必将影响人们与技术互动的方式，随着数字世界变得越来越复杂和多样化。与Ray等先进框架合作的创新企业正在为人工智能系统能够理解我们的语音和视觉线索铺平道路，实现更丰富、更类似人类的互动。
Leave a Comment当与其他数据源（包括营销数据平台）结合使用时，Excel 可以快速提供宝贵的洞察力。虽然大多数人认为它是一款电子表格程序，但它是一款功能强大的计算工具，能够解决复杂的问题。 然而，在充分使用之前，需要掌握许多复杂的公式。成为精通 Excel 所需的大量信息阻止了大多数用户发挥该程序的全部潜力。 这种情况只有在某些情况下才会发生。随着人工智能（AI）的出现，Excel 用户不再需要记住数百个冗长的 Excel 公式来进行复杂的计算和全面的洞察。 让我们来看看一些 Excel 的 AI 工具。 Botsheets Botsheets 是一个能够自动将讨论转化为电子表格的 AI 程序。通过将 Google Sheet 链接到用户的客户消息渠道，用户可以使用连接的 Google Sheet 中的列标题指示…
Leave a Comment由于科学出版物的增加，跟上最新研究变得越来越困难。例如，仅在2022年就记录了超过800万篇科学文章。研究人员使用各种技术，从搜索界面到推荐系统，来研究连接的知识实体，如作者和机构。将基础学术数据建模为RDF知识图（KG）是一种高效的方法。这样可以更容易地进行标准化、可视化和与链接数据资源的关联。因此，学术KG对于将以文档为中心的学术材料转化为链接和可自动化的知识结构至关重要。 然而，现有学术KG存在以下一种或多种限制： 它们很少包括每个学科的全面作品列表。 它们经常只涵盖特定领域，如计算机科学。 它们更新频率较低，使得许多研究和商业模型过时。 它们常常有使用限制。 即使它们符合这些标准，它们也不符合RDF等W3C标准。 这些问题阻碍了科学KG的广泛部署，如全面的搜索和推荐系统，或用于量化科学影响力。例如，Microsoft学术知识图（MAKG）及其RDF后代无法更新，因为Microsoft学术图在2021年被终止。 创新的OpenAlex数据集旨在弥补这一差距。然而，OpenAlex的数据不符合链接数据原则，也无法以RDF形式访问。因此，OpenAlex不能被视为KG，这使得语义查询、应用集成和连接到新资源变得困难。乍一看，它似乎是将科学文章的学术信息纳入Wikidata的一种简单方法，从而支持WikiCite运动。除了特定的模式外，数据量已经如此庞大，以至于Wikidata查询服务的Blazegraph三元组存储接近其容量限制，无法集成任何内容。 本文介绍了Karlsruhe Institute of Technology和Metaphacts GmbH的研究人员引入的非常大规模的学术领域RDF数据集SemOpenAlex，其中包括论文、作者、来源、机构、思想和出版商。SemOpenAlex拥有约2.49亿篇来自各个学术领域的论文和超过260亿个语义三元组。它建立在他们的综合本体论上，并引用了其他LOD源，包括Wikidata、Wikipedia和MAKG。他们提供了一个公共的SPARQL接口，以便快速有效地使用SemOpenAlex与LOD云进行集成。此外，他们提供了一个复杂的语义搜索界面，使用户能够实时检索数据库中包含的实体及其语义关系的信息（例如，通过显示共同作者或作者最重要的概念，这些概念是通过语义推理而不是直接包含在数据库中推断出来的）。 他们还提供了完整的RDF数据快照，以便进行大规模数据分析。他们利用AWS创建了一个流水线，可以定期更新SemOpenAlex而完全没有任何服务中断，这是由于SemOpenAlex的规模和集成到SemOpenAlex中的科学文章数量的增加。此外，他们还使用先前存在的本体论尽可能地保证系统的互操作性，符合FAIR原则，并为将SemOpenAlex与Linked Open Data Cloud集成打开了大门。通过提供每月更新，使得可以持续监测作者的科学影响力、跟踪获奖研究以及其他使用其数据的用例，他们填补了MAKG终止后的空白。他们通过免费和无限制地提供SemOpenAlex，使来自许多学科背景的研究团队能够访问其提供的数据并将其纳入研究中。目前已经存在SemOpenAlex的初始应用案例和生产系统。 总体而言，他们做出了以下贡献： 1. 他们使用流行的词汇为SemOpenAlex开发本体论。 2. 在https://semopenalex.org上，他们以RDF形式生成SemOpenAlex知识图，包含260亿个三元组，并向公众提供了所有SemOpenAlex的数据、代码和服务。 3. 通过使所有URI可解析，他们使SemOpenAlex能够参与到Linked…
Leave a Comment现代演示软件已远远超越了PowerPoint的静态幻灯片和基本过渡效果。人工智能（AI）已经融入演示软件，提供更智能的设计建议、增强的功能和个性化功能，以吸引观众。本文介绍了当今最顶尖的人工智能（AI）驱动演示工具及其如何改变我们与观众互动和传递内容的方式。无论您是经验丰富的专业人士还是刚刚入门，您都可以了解更多关于这些AI驱动产品的功能。 Gamma Gamma推出了一款新产品，简化了文档、演示和网站。该平台的AI生成器是核心，它可以快速从头开始创建基本的演示或文档，为用户提供了一个坚实的基础。用户赞扬Gamma能够以新颖的方式传递信息，摆脱了静态PowerPoint幻灯片的限制。其有用的功能使演讲者能够顺利进行演示。它的“一键”视觉改进是一个突出的功能。用户可以通过单击一次完全改变演示或文档的视觉风格，省去了幻灯片掌握和组件对齐的耗时任务。该平台对设计的关注保证了内容始终与品牌标准一致，并且视觉上令人愉悦。 SlidesAI SlidesAI是一个演示创作程序，旨在帮助用户轻松创建看起来专业的演示。该程序强调用户友好性，允许演讲者以文本或计划涵盖的材料摘要开始演讲。SlidesAI因其基于文本输入创建演示的能力而与众不同。定制功能提供的各种字体和颜色选项使其适用于各种品牌和个人。 Decktopus Decktopus是一种基于云的软件服务，提供快速灵活的演示开发工具。最引人注目的一个方面是丰富的可定制模板。每个模板都可以以不同的方式进行定制，从更改布局到选择不同的字体。Decktopus还包括一个基于AI的内容助手，以补充其设计功能。使用此功能可以节省时间，同时制作出传达信息效果的精美演示。Decktopus的实时协作功能是其更实用的功能之一。团队可以共同创建演示，减少重复工作并确保统一性。 Slidesgo Slidesgo是一个新的网站，提供专为业务、教育、营销和医疗保健优化的Google Slide主题和PowerPoint模板。用户可以选择广泛的演示主题、格式、视觉风格、配色方案等选项，打造完全符合他们需求的演示。Slidesgo凭借其丰富的可定制演示模板而脱颖而出。此外，该软件的人工智能演示创建功能简化了开发过程，对于忙碌的专业人士来说是一个节省时间的选择。 iA Presenter iA Presenter通过以文本用户界面为中心来提供一种全新的演示方式。故事是这个尖端工具布局的核心，有助于从文本到视觉的平滑过渡。iA Presenter的“Turbostart”是一个突出的功能。这个功能消除了第一次演示的紧张感。用户可以通过导入预先存在的数据（如电子邮件、笔记和推文）避免从零开始。因为该软件的编辑器是基于文本的，您可以立即使用已经编写好的内容，节省创建幻灯片所需的时间。iA Presenter的编辑过程也非常直观。该工具允许用户轻松地在多个幻灯片之间拆分或合并内容，以灵活地发展故事。当正文材料和幻灯片标题之间有明确的界限时，演示更有可能成功。 Pitch Pitch的主要重点是促进业务增长，因此它致力于简化演示制作、协作和共享过程。Pitch在减少演示创建和修订方面的速度是一个重要的特点。借助该软件直观的编辑工具和实时分析，可以做出更好的决策。Pitch在用户定制方面依赖很重。用户可以选择预制模板或从头开始创建自己的模板，包括品牌的颜色和字体。该软件还允许对每个幻灯片的演示风格进行轻松定制，有助于保持演示中的统一品牌形象。创建可在后续项目中使用的模板是任何团队的时间和人力节省者。 Ludus Ludus的基于Web的服务是专为当今的艺术家而设计的。该平台的用户将欣赏到访问和整合Web资源到他们的演示文稿中是多么简单。Ludus最吸引人的特点之一是协作创意团队可以如何轻松地组织演示文稿。由于软件具备协作功能，控制团队的工作流程变得更简单。由于Ludus认识到每个团队成员的才能的价值，它允许创建专门的工作描述。因此，每个人都可以将他们的精力用在最有益处的地方，提高产出和信心。 ClassPoint ClassPoint被设计用于改进标准的PowerPoint演示文稿。它专门针对教职工，帮助他们将乏味的PowerPoint转变为令人兴奋、以受众为中心的体验。ClassPoint最显著的特点之一是其互动性。演讲者可以在PowerPoint中进行投票和使用白板工具，从而引起观众的兴趣。此外，AI生成的问题可以用于征求观众的反馈，从而实现更具互动性和合作性的课堂环境。ClassPoint是一个一体化解决方案，无需在PowerPoint之外使用其他教学工具。教育工作者可以借助学生互动功能，通过增强平台与熟悉的PowerPoint界面一起进行互动课堂。这种策略旨在通过减轻教师处理多个软件程序的负担来简化课堂体验。 Piggy Piggy是一家位于特拉维夫的公司，提供适用于现代化的解决方案，具有灵活的界面，可制作各种形式的数字娱乐。Piggy成立两年，由一个13人的团队运营，致力于改进数字自我表达的技术水平。Piggy是一个灵活的移动软件，可用于各种用途，包括文档和演示文稿的创建、图片相册制作和网站开发。该应用程序通过设计互动内容（如问卷和故事），强调用户的主动性。然后用户可以下载、嵌入或分享内容。 Beautiful.ai…
Leave a Comment如今神经网络在语言、数学和视觉等领域取得了令人瞩目的成果。然而，这些网络通常采用复杂的结构，运行起来资源密集。在资源有限的情况下，比如可穿戴设备和智能手机，将这些模型交付给用户可能是不切实际的。修剪预训练网络意味着删除其部分权重，同时确保其效用的减少对于降低推理成本来说是可以忽略不计的。典型神经网络中的每个权重都指定了两个神经元之间的连接。在减少后，输入将经过一个更易处理的链接子集，从而减少所需的处理时间。 CHITA（组合无海塞矩阵迭代阈值算法）框架是由麻省理工学院和谷歌的研究人员开发的一种用于大规模网络修剪的有效优化策略。该方法基于先前的研究，使用二阶海塞矩阵中的局部二次函数近似损失函数。与其他方法不同，他们利用了一个简单但关键的洞察力，使他们能够在不计算和存储海塞矩阵的情况下解决优化问题（因此在CHITA中称为“无海塞矩阵”），从而高效地处理大规模网络。 为了进一步减少回归重构，他们提出了一种使用主动集策略、改进的步长选择和其他技术来加速收敛到所选择支持的新方法。与稀疏学习文献中广泛使用的迭代硬阈值技术相比，该方法产生了显著的收益。该框架可以将具有420万个参数的网络稀疏化到20%。 以下是贡献的总结： 基于损失函数的局部二次近似，研究人员提出了CHITA，一种用于网络修剪的优化框架。 他们提出了一种受限稀疏回归重构，以消除存储大型稠密海塞矩阵的内存开销。 CHITA在获取稀疏回归高质量解的过程中，严重依赖于一种新颖的IHT方法。通过利用问题的结构，他们提供了加速收敛和提高修剪性能的解决方案，例如一种新颖且有效的步长选择策略以及对支持权重的快速更新。与标准网络修剪算法相比，这可以将性能提升一千倍。 研究人员还展示了模型和数据集性能的改进。 一种用于计算的高效修剪公式 通过仅保留原始网络中的一部分权重，可以得到各种修剪候选。设k表示用户设置的保留权重参数集。在所有可能的修剪候选中（即，仅保留k个权重的权重子集），选择损失最小的候选。这是将修剪视为最佳子集选择（BSS）问题的逻辑公式。 CHITA避免了显式计算海塞矩阵，同时利用了其所有信息，通过采用修剪问题的重新制定版本（带有二次损失的BSS）。这是通过利用经验费舍尔信息矩阵是低秩的事实而实现的。这种新形式可以被视为稀疏线性回归问题，其中网络中神经元的权重表示回归系数。 适应于良好缩放的优化算法 在不超过k个回归系数为零的稀疏性要求下，CHITA将修剪转化为线性回归问题。研究人员正在考虑调整流行的迭代硬阈值（IHT）技术来解决这个问题。在IHT的梯度下降更新后，所有不在Top-k（即具有最大幅度的k个系数）中的回归系数都被置零。在大多数情况下，IHT通过同时优化权重并迭代地检查可能的修剪选择来提供满意的答案。 总之，研究人员提出了CHITA，一种基于唯一的、无海塞矩阵约束回归公式和组合优化技术的网络修剪框架。单阶段方法在提高运行时间和内存利用率的同时，实现了与先前方法相当的结果。此外，多阶段策略可以提高模型的准确性，因为它是基于单阶段方法构建的。他们还展示了通过将修剪技术引入现有的逐步修剪框架中可以实现具有最先进准确性的稀疏网络。
Leave a Comment我们在日常生活中如何做决策？我们常常根据我们的常识有偏见。那么机器人呢？他们能根据常识做出决策吗？成功完成人类指令需要具备常识的具体化代理。由于对实际世界更多细节的需求，现有的LLMs产生了不可行的行动序列。 北京国家信息科学与技术研究中心和自动化学院的研究人员提出了一种在具有物理场景约束的具体化任务中的任务规划代理（TaPA）。这些代理通过将LLMs与视觉感知模型对齐，根据场景中现有的对象生成可执行计划。 研究人员声称，TaPA能够在不限制任务类型和目标对象的情况下生成具体化的计划。他们首先创建了一个多模态数据集，其中每个样本是一个视觉场景、指令和相应计划的三元组。从生成的数据集中，他们通过根据场景的对象列表预测动作步骤来微调预训练的LLaMA网络，进一步将其指定为任务规划器。 然后，具体化代理有效地访问站立点以收集RGB图像，为多视角图像的开放词汇探测器提供足够的各种视图信息。这个整体过程允许TaPA根据场景信息和人类指令逐步生成可执行的动作。 他们如何生成多模态数据集？其中一种方法是利用视觉语言模型和大规模多模态模型。然而，由于缺乏大规模的多模态数据集来训练规划代理，在现实室内场景中创造和实现具体化任务规划是具有挑战性的。他们使用GPT-3.5结合提供的场景表示和设计提示来生成用于微调规划代理的大规模多模态数据集。 研究人员通过预训练的LLMs训练了任务规划器，并构建了包含80个室内场景、15K条指令和行动计划的多模态数据集。他们设计了几种图像收集策略，以探索周围的3D场景，如随机位置的位置选择标准和旋转相机以获取每个位置选择标准的多视角图像。受到聚类方法的启发，他们将整个场景分成几个子区域，以提高感知的性能。 研究人员声称，TaPA代理的生成行动计划的成功率要高于最先进的LLMs，包括LlaMA和GPT-3.5，以及大规模多模态模型如LLaVA。与LLaVA和GPT-3.5相比，TaPA能更好地理解输入对象列表，幻觉案例的百分比分别减少了26.7%和5%。 研究人员声称，他们收集的多模态数据集的统计数据表明，这些任务比传统的指令跟踪任务更加复杂，实施步骤更长，需要进一步进行优化的新方法。
Leave a CommentDataRails DataRails是一个为财务规划和分析提供数据整合和报告自动化的FP&A平台。您可以继续使用现有的Excel电子表格和经济模型，因为它是为它们而设计的。DataRails可以与您现有的系统集成，如ERP、CRM和会计软件。然后，它将所有内容编译到一个地方，让您一目了然地了解财务状况。DataRails可以用作预算工具。您可以使用它来查看您的结果与预测的比较，并相应进行调整。DataRails还可以用于提供未来财务结果的准确预测。它允许您建模各种效果并检查它们的经济后果。使用DataRails，您可以制作每个人都可以看到和使用的报告。它还可以用于快速自动化报告过程。DataRails提供许多以图形方式呈现信息的选项。这有助于与相关方共享财务信息。 Domo Domo是一个提高业务决策的数据体验平台。Domo与您现有的系统集成，进行实时分析，并以易于理解的格式提供结果。Domo支持与无数云端和本地数据库以及SaaS程序的集成。Domo的报告和探索功能使挖掘数据和发现有趣模式变得容易。Domo的数据可视化工具使您能够轻松构建和共享图表、图形和仪表板。Domo的可行动洞察功能通过建议和通知为您提供了处理数据的工具。Domo可以帮助您快速访问和评估数据，从而使您更高效地处理数据。Domo的数据分析能力将帮助您做出更明智的选择。Domo通过交换信息和想法促进数据项目的团队合作。Domo的集中平台可以简化您的数据管理和分析流程，节省时间和金钱。 Booke AI Booke AI是一种由人工智能驱动的会计自动化解决方案，旨在节省会计师的时间和精力。使用光学字符识别技术，可以实时提取发票、账单和收据的信息，并自动分类交易类型。Booke AI还支持与Xero、Quickbooks Online（QBO）和QBD的双向接口，为您提供与首选会计软件的流畅连接。Booke AI提供的协作和客户沟通选项非常出色。用户可以快速轻松地管理大量文件，查找和修复不一致性，并创建动态报告。该平台还提供了适用于Xero和QuickBooks的Chrome扩展，使您更容易标记属于特定类别的交易或标记不明确的未分类银行交易。凭借Booke AI，无需不必要的电话或电子邮件，得益于直观的界面和有效的沟通选项。该平台的错误检测技术确保会计准确无误，并使用户能够追踪和纠正会计错误变得简单。 Rebank 金融和法律数据库Rebank利用人工智能按国家和货币分类交易。它处理国际交易的财务和税务要求，并确保在每个国家都完全遵守。Rebank是为进行国际贸易的企业提供可靠的转账解决方案，除了其交易分类功能。Rebank通过自动生成转账协议、贷款协议和当地税务文件来简化资产转移，包括现金、商品等。重要的是，Rebank确保其生成的所有文件符合每个国家的相关法律，使交易具有牢固的法律基础。 Nanonets Flow Nanonets Flow平台运用人工智能简化乏味的财务操作，具有先进性。自动处理繁琐的任务使财务专家可以专注于战略规划和公司扩展。Nanonets Flow从发票、收据和银行对账单等纸质文档中提取有用数据的能力非常强大。为节省时间并避免手动输入带来的错误，它使用先进技术准确获取和组织财务数据。Nanonets Flow不仅限于简单的文本挖掘，它还可以轻松与现有的经济系统和会计软件进行接口，自动化操作和管理工作流程。这个全面的工具提高了银行业人士的生产力、效率和财务结果。 Planful Predict Planful Predict是FP&A软件中用于高级财务和业务执行人员使用的模块。它取代了繁重的手工过程，如数字处理和报告，以实现更快、更精确的决策。Predict利用人工智能和机器学习来整合FP&A数据，并提供准确的业绩和业务驱动建议。Planful Predict：Signals帮助企业解决财务薄弱环节，而Datarails…
Leave a Comment感官神经科学领域的一个基本目标是理解支配自然视觉场景处理的神经编码的复杂机制。在神经科学中，一个基本但尚未解决的问题是多种细胞类型的相互作用如何在自然环境中发展神经回路。眼睛已经进化出使用广泛的内部神经元来传递关于自然视觉场景的信息，这对将视觉信息传递到大脑非常重要。 视网膜的功能主要基于对其对闪光灯和噪声等人工刺激的反应的研究。这些可能无法准确地代表视网膜如何解释实际的视觉数据。尽管已经使用这些方法检测到不同的计算，但这超过50种不同类型的内部神经元如何 contributing to retinal processing的复杂性尚未完全理解。在最近的研究论文中，一组研究人员通过展示一个三层网络模型能够以惊人的精度预测自然场景对视网膜的反应，取得了重要的进展，几乎超出了实验数据的范围。研究人员希望了解大脑如何处理自然视觉场景，因此他们将重点放在了视网膜上，视网膜是向大脑发送信号的眼部的一部分。 该模型的可解释性，即理解和检查其内部组织的能力，是其关键特征之一。直接包括在模型中的内部神经元的反应与单独记录的反应之间存在着很强的相关性。这表明模型捕捉到了视网膜内部神经元活动的重要方面。当模型仅在自然场景上训练时，它成功地再现了各种运动分析、适应性和预测编码现象。另一方面，通过白噪声训练的模型无法再现同一组事件，支持检查自然场景以理解自然视觉处理的观点是必要的。 团队使用的一种方法将模型的节细胞的计算分解为模型的内部神经元的个体贡献。通过这种方法，可以自动生成有关内部神经元与各种时空响应模式的相互作用以产生视网膜计算的新理论，从而阐明预测事件的发生。 对于自然图像序列，图像以每秒30帧的速度进行抖动处理，每秒进行修改，并采用模拟固定眼动数据的随机行走模式。这种方法产生了一种时空刺激，更接近视网膜功能的环境。 总之，团队发现三层神经处理，类似于视网膜的结构，对于复制准确的反应至关重要。该模型成功预测了真实的视网膜节细胞对自然图像和随机噪声的反应。仔细设计的模型通过特定的层精确地模拟了这些细胞的行为。因此，这项研究使我们能够理解视觉系统如何解释世界，为了解主导自然视觉的复杂过程提供了见解。
Leave a Comment在迈向未来的激动时刻，WhatsApp的母公司Meta正全力进军人工智能（AI）领域。最新消息显示，WhatsApp正在进入创造力的新领域，利用AI彻底改变我们创建贴纸的方式。只需几个单词，你就能用生成式AI将你的贴纸幻想变为现实，让你惊叹不已！ 还要阅读：Meta揭示即将推出的令人兴奋的AI工具：聊天机器人、照片修改器等！ 用几个单词制作贴纸 来自WABetaInfo的报道引起了人们的好奇心，消息称WhatsApp正在进行尖端AI实验。这个版本的测试版2.23.17.14让用户可以通过简单地输入一个短文本描述来生成贴纸。想象一下，用一个独一无二的贴纸来表达你的情感，它是从你的想象深处创作出来的！ 还要阅读：引导工程简介 WhatsApp贴纸：个性化表达的世界 不再需要在贴纸包中翻找，才能捕捉到那种精确的感觉。WhatsApp的AI驱动功能为其突出的功能增添了一丝个性。告别每个人都见过无数次的通用贴纸，欢迎一系列根据你的喜好和想象力量身定制的个性化贴纸选项。放开你的创造力吧！ AI驱动的创造力：幕后的技术 虽然具体细节仍然神秘，但WABetaInfo透露，Meta的安全技术支持着这个AI奇迹。生成式AI模型仍然是一个引人入胜的谜题，可能涉及到Midjourney和OpenAI的DALL-E等市场上的其他尖端模型。一旦释放，这个AI驱动的贴纸功能将提示用户描述他们想要的视觉效果。WhatsApp的AI引擎将根据您的输入制作一系列贴纸选项。这保证了一个真正符合您意图并完美适应每个情境的选择。 还要阅读：2023年使用的10个最佳AI图像生成工具 给测试人员的一瞥 目前，这个未来主义的功能只与一小部分测试人员共享。如果你是幸运的一员，你会在WhatsApp的键盘上的贴纸选项卡上找到一个全新的“创建”按钮。通过用文字描述来实现你的贴纸梦想，让AI施展魔力。然后，你将看到一系列符合你想象的贴纸选项。 道德和保护 前景闪烁着希望，然而对于AI生成内容的滥用的担忧已经浮出水面。WhatsApp通过直接向Meta举报不适当的贴纸来解决这个问题。透明度和保护措施将成为WhatsApp继续完善此功能的重要考量。 还要阅读：在使用生成式AI工具时保护隐私的6个步骤 展望未来 WhatsApp正准备在未来几周向更广泛的用户群体推出这一创新性的创意。目前仅限于Android测试人员，iOS用户可以期待类似的体验。随着这个实验阶段的发展，WhatsApp计划引入标记来识别AI生成的贴纸。这一举措与更广泛的行业趋势一致，标记AI辅助内容，促进数字对话的真实性和透明度。 还要阅读： 我们的观点 准备好被WhatsApp的AI驱动贴纸创作带着个性化表达的旅程席卷吧。一个新的数字交流时代即将来临，而这一切都源于AI的魔力。敬请期待一个词语逐个贴纸变成艺术的未来！
Leave a Comment你能想象没有图片编辑的互联网吗？所有那些有趣的表情包、花哨的Instagram照片、迷人的风景等等都将消失。那将不是一个有趣的互联网，不是吗？ 自从数码相机问世以来，图片编辑一直是许多人的热情所在。在最初的时候，我们有一些简单的编辑工具，但是现在，你几乎可以将图片中的任何东西变成任何东西而不费吹灰之力。图像编辑工具在近年来有了显著的进步，这要归功于所有这些强大的人工智能方法。 然而，当谈到视频编辑时，它落后了。视频编辑通常需要技术专长和复杂的软件。你需要深入研究像Premier和FinalCut Pro这样的复杂工具，并且尝试自己调整每一个细节。难怪视频编辑现在是一个高薪技能。另一方面，甚至可以在移动应用上进行图像编辑，结果对普通用户来说已经足够了。 想象一下，如果交互式视频编辑能够变得像图像编辑一样用户友好，那将有无限的可能性。想象一下，你可以告别技术复杂性，迎接全新的自由！是时候见识一下INVE了。 INVE（交互式神经视频编辑器）是一个解决视频编辑问题的AI模型，正如其名称所示。它提出了一种让非专业用户轻松进行复杂视频编辑的方法。 INVE的主要目标是使用户能够以简单直观的方式对视频进行复杂编辑。该方法基于分层神经图谱表示，其中包括视频中每个对象和背景的2D图谱（图像）。这些图谱允许进行局部和一致的编辑。 视频编辑由于一些固有的挑战而繁琐。例如，视频中的不同对象可能会独立移动，需要精确定位和仔细组合，以避免不自然的伪影。此外，编辑单个帧可能会导致不一致和可见的故障。为了解决这些问题，INVE引入了一种使用分层神经图谱表示的新方法。 这个想法是将视频表示为一组2D图谱，每个移动对象一个图谱，背景一个图谱。这种表示允许进行局部编辑，保持整个视频的一致性。然而，以前的方法在双向映射方面存在困难，很难预测特定编辑的结果。此外，计算复杂性妨碍了实时交互式编辑。 INVE可以保持一帧上的编辑的一致性。来源：https://arxiv.org/pdf/2307.07663.pdf INVE学习了图谱和视频图像之间的双向映射。这使用户可以在图谱或视频本身中进行编辑，提供了更多的编辑选项，并更好地理解编辑在最终视频中的感知效果。 此外，INVE采用了多分辨率哈希编码，显著提高了学习和推理速度。这使用户能够享受真正的交互式编辑体验。 INVE正向映射管道的概述。来源：https://arxiv.org/pdf/2307.07663.pdf INVE 提供了丰富的编辑操作词汇，包括刚性纹理跟踪和矢量素描；它使用户能够轻松实现他们的编辑愿景。新手用户现在可以利用交互式视频编辑的能力，而不被技术复杂性所困扰。这使得视频编辑，比如给移动的汽车添加外部图形，调整背景森林的色调，或者在道路上画画，可以轻松地将这些编辑传播到整个视频。
Leave a Comment特洛伊战争是著名的，阿喀琉斯通过一次次战胜赫克托尔王子，永远地铭刻了他的名字在历史上，但是如今，在人工智能快速发展的领域中，利用上下文提高学习和理解能力的探索已经成为主角。两个竞争者，prefixLM和causalLM，已经进入战场，进行上下文学习的较量。在这两个语言模型巨头之间的战斗中，它们处理上下文的方式将决定机器学习的学习结果。 挑战者和征服者 prefixLM和causalLM都装备了独特的理论框架进入战场。PrefixLM穿戴着无限制的注意力盔甲，允许所有上下文样本自由交流。它将每个样本视为前缀，并在战斗中对前n个位置进行全面关注。 在战场的另一边，causalLM持有自回归注意力的武器，这是一种限制上下文样本与其未来对应物相互作用的机制。这种策略保持了线性的学习轨迹，防止未来的情节影响学习过程。这是一种专注的方法，但它是否真正捕捉到了上下文的本质呢？它能否战胜PrefixLM对于ICL的强大方法？ 战斗开始 为了将理论与实践分开，一系列的合成数值任务成为证明场地，依赖于softmax变换器。线性回归、非线性回归和多类分类构成了prefixLM和causalLM交锋的战场。当尘埃落定时，结果回声着经验证据的声音。 在线性回归任务中，两个模型的训练误差都呈现线性衰减率，这证明了它们的学习能力。然而，当测试误差浮出水面时，局势发生了变化。CausalLM的测试误差明显较大，引起了观众的疑虑。罪魁祸首是什么？CausalLM自回归的性质限制了上下文示例之间的相互关注，导致了次优结果。 冠军从灰烬中崛起 根据经验结果指引的路径，PrefixLM成为上下文学习的冠军。它开放式的方法，使得多样化的上下文样本能够交流，似乎是关键所在。无论是线性回归、非线性回归还是多类分类，PrefixLM始终展示了其优越性，证明了它的上下文能力不可否认。 当这场巨人之间的战斗落幕时，PrefixLM高耸而立，挥舞着全面理解上下文的旗帜。CausalLM虽然勇敢，但也许需要重新审视在上下文领域的策略。这场战斗凸显了PrefixLM确实是今天的冠军，未来将迎来新的挑战者在人工智能的战斗中。 要以更数学的方式深入分析PrefixLM的胜利，请参阅研究论文。
Leave a CommentChatGPT已经变得流行，影响人们的工作方式和他们可能在网络上找到的内容。许多人，甚至那些尚未尝试过的人，都对AI聊天机器人的潜力感到好奇。生成式AI模型的普及已经改变了潜在危险的性质。在“暗网论坛”上的最新帖子中，可以看到FraudGPT的出现。网络犯罪分子已经调查了从这一趋势中获利的方法。 Netenrich的研究人员发现了一种有前途的新人工智能工具，名为“FraudGPT”。这个AI机器人专门为恶意活动而构建，包括发送钓鱼邮件、开发破解工具、进行卡盗刷等。该产品可以在多个暗网市场和Telegram应用上购买。 FraudGPT是什么？ 与ChatGPT类似，但增加了生成用于网络攻击的内容的能力，FraudGPT可以在暗网和Telegram上购买。2023年7月，Netenrich的威胁研究团队成员首次注意到它的广告。FraudGPT的一个卖点是它需要ChatGPT不响应可疑查询的保障和限制。 根据提供的信息，该工具每周或两周更新一次，使用了几种不同类型的人工智能。订阅是购买FraudGPT的主要支付方式。月度订阅费用为200美元，年度会员费用为1700美元。 它是如何工作的？ Netenrich团队花钱使用了FraudGPT。布局与ChatGPT非常相似，左侧边栏显示用户的请求历史记录，而聊天窗口占据了大部分屏幕空间。用户只需将问题输入到提供的框中，然后点击“Enter”即可获得回答。 其中一种测试用例是与银行相关的钓鱼邮件。用户的输入很少，只需要在查询格式中包含银行的名称，FraudGPT就能完成工作。它甚至指示在文本中放置恶意链接的位置。欺诈性登陆网站主动向访问者索取个人信息正是FraudGPT的能力范围。 FraudGPT还被要求列出最常访问或利用的在线资源。这对黑客在计划未来攻击时可能有用。该软件的在线广告吹嘘它可以生成有害代码，组装难以检测的恶意软件，寻找漏洞并找到目标。 Netenrich团队还发现，FraudGPT的供应商曾经为雇佣提供黑客服务的广告。他们还将同一人与一个名为WormGPT的类似程序联系起来。 FraudGPT的调查强调了警惕性的重要性。目前尚不清楚黑客是否已经使用这些技术开发出新的危险。然而，FraudGPT和类似的有害程序可能帮助黑客节省时间。钓鱼邮件和登陆页面可以在几秒钟内编写或开发。 因此，消费者必须继续警惕任何对其个人信息的要求，并坚持其他网络安全最佳实践。网络安全行业的专业人士应该及时更新他们的威胁检测工具，特别是因为恶意行为者可能使用类似FraudGPT的程序直接针对和进入关键计算机网络。 FraudGPT的分析是一个深刻的提醒，黑客将随着时间的推移调整他们的方法。但开源软件也存在安全漏洞。使用互联网或从事保护在线基础设施的工作的任何人都必须跟上新兴技术及其带来的威胁。关键是在使用像ChatGPT这样的程序时记住所涉及的风险。
Leave a Comment颜色的多样性随着两种或更多颜色的组合而增加。光与微小纳米结构相互作用，产生多种颜色的内在模式。光谱还与孔洞相互作用，形成一种称为纳米孔阵列的系统。这也可以区分光现象并获得结构性颜色。其主要目的是将结构性颜色植入人造材料中。这种颜色的主要优点是随着时间的推移不会退化。研究人员仍然面临创建导致指定颜色的纳米级阵列的问题。这属于计算机视觉的广泛范畴。 重庆大学的研究团队设计了一个新系统，可以将这些纳米孔阵列增强为结构性颜色。他们还使用了各种机器学习模型来设计这个系统。为了预测这些阵列的结构性颜色，研究人员开发了两个深度学习模型CSC和CSS。这些模型允许形成纳米孔阵列，从而产生所需的颜色。准确率、F1得分、召回率、精确度和百分比准确率等参数非常显著。研究团队表示，这些结果是基于对这些阵列的模拟得出的。这些结果已经转化为实验现实，并在很大程度上得到了增强。 这些结果被用于进一步评估，并获得了准确率和F1得分等测试数据集的参数。预测模型被创建用于预测通过先前使用的深度学习模型增强的数据。该模型还旨在弥补各种应用和理论概念之间的理论差距。纳米孔阵列还用于包含多样数据的高密度存储。 这项研究展示了一种用于实现纳米阵列的结构颜色和光谱的深度学习模型。该方法的可扩展性很有前景，因为它可以处理更大的数据集。它还可以实现适应不同材料的复杂结构。这项研究将简单地操纵纳米阵列及其等离子应用。
Leave a Comment你有没有考虑过像ChatGPT这样的大型语言模型如何获得遵循指令的能力？各种基础语言模型通过监督微调（SFT）来获得这种能力。SFT的成功关键因素是数据集的多样性和复杂性。它们的定性分析和定义需要更加清晰。 阿里巴巴达摩院的研究人员提出了一种名为“InsTag”的开放集合细粒度标记器，根据语义和意图对SFT数据集中的样本进行标记，以定义任务的指令多样性和复杂性。他们声称，随着数据的复杂性和多样性增加，模型的能力也会增长。 研究人员还提出了一种基于InsTag的数据选择器，从开源数据集中选择6K个多样性和复杂性样本，并在InsTag选择的数据上进行模型微调。他们声称，包含各种语义和特点的大范围训练数据对于与人类预期完全一致的良好对齐LLM具有重要意义，可以准确识别人类意图并以自然语言形式适当地规范回应。 InsTag是一种由高性能聊天机器人ChatGPT赋能的自动指令标记方法。它是一个框架，自动提示ChatGPT为查询分配标签。ChatGPT使用系统化的标签规范技术来解释每个分配的标签。当InsTag应用于现有的开源数据集时，它构建了开放集合、经过精细训练的标签，并进一步详细分析以获得基于复杂性和多样性的分布。使用InsTag选择器选中的数据进行LLM微调在MIT-Benchmark上表现更好。 在尝试使用ChatGPT生成意图标签时，研究人员确定了三种类型的噪音。由于ChatGPT在遵循输出格式指令方面的不稳定性，会产生词法噪音。过于具体的标签会创建不受控制的细粒度，导致噪音。由于ChatGPT的偏见，一些标签经常同时出现，导致虚假相关性。 为了解决这些问题，他们使用格式、语义和关联等各个方面对开放集合的标记结果进行规范化。他们首先过滤掉出现次数少于特定集合参数（称为超参数，与数据集的规模相关）的长尾标签。所有标签都转换为小写字符，以避免大写字母的影响。最后，对每个标签应用词干提取技术，词干提取是一种通过去除词缀来提取单词的基本形式的技术。 研究人员选择了13B版本的LLaMA进行微调，同时还进行了其他类似的LLM比较。他们的结果显示，他们的模型在MIT-Bench上取得了6.44的平均分，优于所有开源对齐的LLM。 总之，研究人员表示，他们提出的InsTag为更深入理解LLM对齐中的查询分布提供了一种新的视角。它具有广泛的潜力，可扩展到更多应用领域，如全面评估和基于标签的自我指导。
Leave a Comment词嵌入向量数据库由于大规模语言模型的普及而越来越受欢迎。通过使用先进的机器学习技术，数据存储在向量数据库中。这允许非常快速的相似性搜索，对于许多人工智能应用如推荐系统、图片识别和自然语言处理至关重要。 通过将每个数据点表示为多维向量，向量数据库捕捉到了复杂数据的本质。现代索引技术如k-d树和哈希使得快速检索相关向量成为可能。为了改变大数据分析，这种架构为数据密集型行业生成了高度可扩展且高效的解决方案。 让我们来看看Chroma，一个小型、免费、开源的向量数据库。 使用Python或JavaScript编程可以使用Chroma创建词嵌入。无论是在内存中还是客户端/服务器模式下，都可以通过简单的API访问数据库后端。在原型设计期间，在Jupyter Notebook中安装Chroma并使用API允许开发人员在生产环境中使用相同的代码，其中数据库可能在客户端/服务器模式下运行。 当在内存中操作时，Chroma数据库集可以以Apache Parquet格式持久化到磁盘中。通过将它们存储以便以后检索，可以最小化生成词嵌入所需的时间和资源。 每个引用的字符串可以具有描述原始文档的额外元数据。如果需要，您可以跳过此步骤。研究人员为教程制作了一些元数据以供使用。具体而言，它被组织为字典对象的集合。 Chroma将相关媒体分组称为集合。每个集合包含文档，这些文档只是字符串列表，ID用作文档的唯一标识符，以及元数据（非必需）。集合只有在具有嵌入时才会完整。可以隐式地使用Chroma内置的词嵌入模型或使用基于OpenAI、PaLM或Cohere的外部模型生成它们。Chroma便于集成第三方API，使得嵌入的生成和存储成为自动化过程。 默认情况下，Chroma使用全MiniLM-L6-v2 Sentence Transformers模型生成嵌入。该嵌入模型可以为各种应用程序生成句子和文档嵌入。根据情况，此嵌入函数可能需要在个人电脑上自动下载模型文件并在本地运行。 Chroma数据库还可以查询元数据（或ID）。这使得根据论文的来源进行搜索变得容易。 主要特点 易于使用：当一切都被输入、测试和文档化时。 开发、测试和生产三个环境可以在笔记本中使用相同的API。 功能丰富：搜索、过滤和密度估计。 基于Apache 2.0许可的开源软件。
Leave a Comment多种机器学习应用，包括文本、视觉和音频，在生成模型技术方面已经取得了快速且显著的发展。这些发展对行业和社会产生了重要影响。尤其是具有多模态输入的生成模型已成为真正的创新发展。零样本文本到语音（TTS）是语音领域中一个众所周知的语音生成问题，它使用音频文本输入。只使用预期说话者的一个小音频片段，零样本TTS可以将文本源转化为具有该说话者声音特质和说话方式的语音。早期零样本TTS的研究中使用了固定维度的说话者嵌入。这种方法并没有有效地支持说话者克隆能力，并将其使用限制在TTS上。 然而，最近的策略包括更广泛的概念，如遮蔽语音预测和神经编解码语言建模。这些前沿方法使用了目标说话者的音频，而不是将其压缩为一维表示。因此，这些模型除了出色的零样本TTS性能之外，还展示了新的功能，如语音转换和语音编辑。这种增强的适应性可以极大地扩展语音生成模型的潜力。尽管这些当前的生成模型取得了令人惊叹的成就，但它们仍然存在一些限制，特别是在处理包括转换输入语音的多样化音频文本生成任务时。 例如，当前的语音编辑算法仅限于处理干净的信号，并且无法在保持背景噪声的同时改变说话内容。另外，讨论的方法通过要求噪声信号被干净的语音片段包围以完成降噪，从而对其实际应用性产生了重大限制。目标说话者提取是一个在处理不干净语音时特别有帮助的任务。目标说话者提取是从包含多个说话者的语音混合物中去除目标说话者的声音的过程。您可以通过播放他们的一个小语音片段来指定您想要的说话者。正如前面提到的，尽管具有潜在重要性，但当前一代的生成语音模型无法处理这个任务。 在传统的语音增强任务（如降噪和目标说话者提取）的可靠信号恢复中，回归模型在以往的方法中一直被使用。然而，这些早期的技术有时需要为每个任务使用不同的专家模型，这在考虑到可能出现的各种声学干扰时并不理想。除了侧重于某些语音改进任务的小型研究之外，还有很多研究需要在使用参考转录产生可理解语音的完整音频文本生成模型上进行。在所述因素和其他学科中取得的成功先例的背景下，集成生成和转换能力的音频文本生成语音模型的发展具有重要的研究意义。 图1：SpeechX的整体布局。SpeechX使用经过训练的文本和声学令牌流的神经编解码语言模型，执行各种基于音频文本的语音生成任务，如降噪、语音去除、目标说话者提取、零样本TTS、干净语音编辑和噪声语音编辑。对于某些任务，不需要文本输入。 这些模型具有处理各种语音生成任务的广泛能力。它们表明这些模型应包括以下关键特征： • 多功能性：统一的音频文本生成语音模型必须能够执行从音频和文本输入中生成语音的各种任务，类似于其他机器学习领域中产生的统一或基础模型。这些任务不仅包括零样本TTS，还应包括许多类型的语音改变，例如语音增强和语音编辑。 • 容忍度：由于统一模型可能在声学困难的环境中使用，它们必须对各种声学扭曲表现出容忍度。由于这些模型提供可靠的性能，它们可以在常见的背景噪声存在的现实情况下具有实用性。 • 可扩展性：统一模型必须使用灵活的架构，以支持平滑的任务扩展。一种方法是为新组件提供空间，例如额外的模块或输入标记。由于这种灵活性，模型将能够更好地适应新的语音生成任务。微软公司的研究人员在本文中介绍了一种灵活的语音生成模型来实现这个目标。它能够执行多个任务，如零-shot TTS、使用可选的转录输入进行噪声抑制、语音去除、使用可选的转录输入进行目标说话人提取，以及在安静和嘈杂的声学环境中进行语音编辑（图1）。他们将SpeechX1指定为推荐模型。 与VALL-E一样，SpeechX采用语言建模方法，根据文本和声学输入生成神经编解码模型的代码，或声学标记。为了实现处理多样化任务的能力，他们在多任务学习设置中加入了额外的标记，这些标记共同指定要执行的任务。实验结果使用来自LibriLight的60K小时语音数据作为训练集，证明了SpeechX的有效性，在所有上述任务中展示了与专家模型相媲美或更优越的性能。值得注意的是，SpeechX展示了保留语音编辑期间的背景声音以及利用参考转录进行噪声抑制和目标说话人提取等新颖或扩展的能力。展示他们提出的SpeechX模型能力的音频样本可在https://aka.ms/speechx获取。
Leave a Comment深度学习方法是一种灵感来自人脑的机器学习技术，它在图像处理、图像识别、语音识别和语言翻译等各个领域都有应用。然而，它严重依赖于电子计算机，而电子计算机存在计算限制，并且由于冯·诺依曼体系结构的缘故，导致性能瓶颈和高能耗。光学神经网络通过优化光的使用方式来解决这些问题，实现高速、并行和高能效的计算。 作者们提出了P-DNN作为解决ONNs可重构性问题的创新方案。与传统方法需要在出现新任务时进行完整的重新训练不同，P-DNN可以通过在网络中交换可插入值来切换识别任务。这个特性增强了网络设计的灵活性，同时有效减少了计算资源和训练时间的消耗。研究人员使用了两层级的级联元表面来演示该方法，分别使用手写数字和时尚作为输入。 P-DNN架构包括一个公共的预处理层和备选的任务特定分类层。该系统基于光的衍射理论进行训练，每个层级的光神经元通过元表面中的元原子来表示。训练阶段涉及使用随机梯度下降和误差反向传播方法来优化元表面组件的参数。该文章强调了迁移学习的优化流程，使系统能够在各种分类任务中实现高准确性。该文章使用P-DNN框架展示了数字和时尚分类任务的结果。模拟和实验任务都显示出高准确性，两个任务都超过了90%。 可插拔式衍射神经网络充分利用光学神经网络，解决了传统深度学习的局限性。它可以适应一系列特定任务，不仅限于分类任务。它们为真实任务（如自动驾驶中的实时物体检测和显微镜成像中的智能物体过滤）提供了高能效、高计算能力的系统。
Leave a Comment高保真度 对于许多增强现实和虚拟现实应用，包括游戏、社交网络、教育、电子商务和沉浸式远程会议，3D数字人是必不可少的。许多方法专注于从一张照片中重建一个3D着装人物，以便更容易从现成的野外照片中创建数字人。然而，由于缺乏非可见位置的观测，这个问题似乎并不明确，尽管早期技术已经取得了一些进展。它未能使用明显的视觉线索（如颜色和法线估计）来预测不可见部分（如背面），这导致了模糊的纹理和平滑的几何形状。因此，从不同角度观察这些重建时，会出现差异。多视图监督是这个问题的一个可行解决方案。但是只用一张图像作为输入，这可能吗？在这里，他们提出了TeCH作为一种潜在的解决方案。Tech将从输入图片中获取的文本信息与定制的文本到图片扩散模型（即DreamBooth）相结合，以指导重建过程，与以往主要研究明显的前端信号与非可视区域之间的关系的研究不同。 他们特别将单个输入图像中的语义信息分离为主题的独特和精细的外观，这对于文字来准确描述是困难的： 1）使用服装解析模型（即SegFormer）和预训练的视觉语言VQA模型（即BLIP），对输入图像中的描述性语义提示进行明确的解析。这些提示包括对颜色、服装风格、发型和面部特征的具体描述。 2）定制的文本到图像（T2I）扩散模型将难以描述的外观信息隐式地确定为主题的独特外观和细粒度特征，并嵌入到特殊的标记”[V]”中。他们使用基于原始观测的多视图分数蒸馏采样（SDS）重建损失以及从现成的法线估计器获得的正则化来优化基于这些信息源的3D人体，以提高重建的3D人体模型的保真度，同时保持其原始身份。 图1显示了TeCH如何从一张照片中创建一个逼真的、3D着装的人物。 来自浙江大学、马克斯智能系统研究所、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学和北京大学的研究人员提出了一种基于DMTet的混合3D表示，以以合理的价格表达高分辨率的几何形状。为了准确地描绘身体的一般形状，我们的混合3D表示将显式四面体网格与隐式的RGB和有符号距离函数（SDF）场结合起来。他们首先优化这个四面体网格，提取以网格表示的几何形状，然后在两阶段优化过程中优化纹理。Tech使得可以使用统一的颜色方案和图案重新创建着装人物的准确3D模型，具有精确的全身几何形状和丰富的纹理。 因此，它使得包括角色动画、新视角渲染和形状和纹理操作在内的许多下游应用更容易实现。在涵盖各种姿势（CAPE）和服装（THuman2.0）的3D着装人类数据集上进行定量测试时，Tech在渲染质量方面表现出色，根据对真实世界照片和感知研究的定性评估，Tech优于SOTA方法。代码将公开供研究目的使用。
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