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MIT和谷歌提出新AI框架Health-LLM:利用可穿戴传感器数据为健康预测任务调整LLM
近日，MIT和Google的研究人员共同提出了一种名为Health-LLM的新型人工智能框架，旨在将大语言模型（LLMs）应用于健康预测任务，利用可穿戴传感器的数据。该框架的提出标志着健康领域在可穿戴技术和人工智能的交叉点上取得了重大突破。 可穿戴传感器技...
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aigc分享
AIGC技术分享 AIGC概述 AIGC的概念、应用场景和发展历程 https://36kr.com/p/2135547607286144 ppt https://36kr.com/p/2243237713604482 机器学习基础 机器学...
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GPU＋生成式人工智能助力提升时空数据分析
译者 | 朱先忠 审校 | 重楼 摘要：通过实战案例介绍，本文指出随着基于GPU加速的数据库技术为时间序列和空间数据带来更好的性能和精度水平，生成式人工智能技术将使得非领域专家也能够进行复杂的时空数据处理。 引言 时空数据来自手机、气候传感器、金融市场交...
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一键实景转动画，清华系初创公司全球首发4D骨骼动画框架，还能生成个性化角色
前几日，苹果宣布首款虚拟头显设备 Vision Pro 将于 2 月 2 日正式发售，XR 设备作为下一代终端预计将迎来快速发展。未来随着虚拟显示设备的普及，数字交互将从平面走向立体，立体模型、立体动画将成为未来主流的内容形态，虚实融合下的多维沉浸式交互...
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2024年华数杯国际赛文心一言解题思路B题 光伏电
问题一：中国电力供应发展趋势预测 概要回答： 中国的电力供应发展趋势将受到经济增长、能源政策、技术进步和市场需求等多重因素的影响。为了实现碳峰值和碳中和目标，预计可再生能源（包括光伏发电）在电力结构中的比重将显著增加。 解决方案框架： 收集历史电力...
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AI聊天机器人，一个就够了：文心一言、讯飞星火、通义千问AI聊天机器人深度对比（二）
一些结论 本次为第二部分的测评，第一部分的测评请点击这里。综合结论：：通义千问 > 讯飞星火 > 文心一言。 逻辑推理能力：讯飞星火 = 通义千问 > 文心一言。对于基本的逻辑推理问题，三个AI聊天机器人都能通过测试。但对...
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2023年的深度学习入门指南(24) - 处理音频的大模型 OpenAI Whisper
2023年的深度学习入门指南(24 - 处理音频的大模型 OpenAI Whisper 在这一讲之前，我们所用的大模型都是针对文本的。这一讲我们增加一个新的领域，即音频。我们将介绍OpenAI的Whisper模型，它是一个处理音频的大模型。 Wh...
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【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting 摘要 本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取...
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性能大涨20%！中科大「状态序列频域预测」方法：表征学习样本效率max
强化学习算法（Reinforcement Learning, RL）的训练过程往往需要大量与环境交互的样本数据作为支撑。然而，现实世界中收集大量的交互样本通常成本高昂或者难以保证样本采集过程的安全性，例如无人机空战训练和自动驾驶训练。 为了提升强化学习算...
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打破信息差！一款让人惊艳的大模型3D可视化工具！
近日，一位来自新西兰的小哥Brendan Bycroft在技术圈掀起了一股热潮。他创作的一项名为大模型3D可视化的项目，不仅登上了Hacker News的榜首，而且其震撼的效果更是让人瞠目结舌。通过这个项目，你将在短短几秒钟内完全理解LLM（Large...
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AI解读视频张口就来？这种「幻觉」难题Vista-LLaMA给解决了
近年来，大型语言模型如 GPT、GLM 和 LLaMA 等在自然语言处理领域取得了显著进展，基于深度学习技术能够理解和生成复杂的文本内容。然而，将这些能力扩展到视频内容理解领域则是一个全新的挑战 —— 视频不仅包含丰富多变的视觉信息，还涉及时间序列的动态...
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顺着网线爬过来成真了，Audio2Photoreal通过对话就能生成逼真表情与动作
当你和朋友隔着冷冰冰的手机屏幕聊天时，你得猜猜对方的语气。当 Ta 发语音时，你的脑海中还能浮现出 Ta 的表情甚至动作。如果能视频通话显然是最好的，但在实际情况下并不能随时拨打视频。 如果你正在与一个远程朋友聊天，不是通过冰冷的屏幕文字，也不是缺乏表情...
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AI测出你几岁死亡？Transformer「算命」登Nature子刊，成功预测意外死亡
【新智元导读】AI算命将可以预测人类的意外死亡?丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型，成功预测了意外死亡和性格特点。 AI真的可以用来科学地算命了!? 丹麦技术大学 （DTU） 的研究人员声称他们已经设计出一种人工...
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ChatGPT-4、Bard、Claude-2 和 Copilot空间任务的正确性比较
大语言模型 (LLM 在内的生成人工智能最近因其多功能的任务解决能力（包括编码、空间计算、样本数据生成、时间序列预测、地名识别或图像分类）而引起了科学界的极大兴趣。人工智能聊天机器人是一种利用大型语言模型（LLM）来生成自然语言对话的技术，它们在各个领...
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使用Google大模型Bard(PaLM)理解时间序列预测模型ARIMA
使用Bard模型理解时间序列预测模型ARIMA Q: explains ARIMA model (注释：让Bard解释下时间序列预测模型ARIMA Q: explains the AR sub model in ARIMA model, gi...
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谷歌Gemini大逆转？斯坦福Meta华人证明其推理性能强于GPT-3.5
【新智元导读】谷歌放出的Gemini，在对标GPT的道路上似乎一直处于劣势，Gemini真的比GPT-4弱吗?最近，斯坦福和Meta的学者发文为Gemini正名。 Gemini的推理能力，真的比GPT-4弱吗? 此前，谷歌憋出的重磅复仇神器Gemini P...
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lag-llama源码解读(Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting)
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting 文章内容： 时间序列预测任务，单变量预测单变量，基于Llama大模型，在zero-shot场景下模型表现优异。创新点，引入滞后...
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大模型被偷家！CNN搞多模态不弱于Transfromer（腾讯&港中文）
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。 切换到点云、音频、视频等其他模态，也无需改变模型结构，简单预处理即可接近甚至超越SO...
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一文读懂常用的 “生成式 AI 库”
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - GenerativeAI Library（生成式 AI 库） ，本文将继续聚焦在针对 Gen AI Library 的技术进行解析，使得大家能够了解 G...
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折射OpenAI新一年技术路线图，透视Sam Altman的12个愿望清单
当地时间12月24日，Sam Altman 在X 平台上罕见地发起了一个「许愿池」， 「希望 OpenAI 在2024年构建/修复什么?」，这条推文迅速吸引 AI 领域众多大佬和网友的参与。 两个小时后，Sam Altman 挑选了12个期望值最高的愿望清...
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10条行之有效的实践途径，将ChatGPT融入开发
在不断变化的技术领域中，ChatGPT及其AI聊天机器人的同类产品正在引领潮流，获得全球的关注。这类产品正在通过提供被认为不可实现的独特价值主张，重新塑造行业格局。对于软件开发人员来说，这些机器人提供了无限的可能性。本文介绍开发人员如何利用AI聊天机器人...
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挑战Transformer的Mamba是什么来头？作者博士论文理清SSM进化路径
在大模型领域，Transformer 凭一己之力撑起了整个江山。但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，Transformer 的局限性也逐渐凸显，比如其自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长。为了克服这些缺陷，研究者们开发出了很多...
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大模型被偷家！腾讯港中文新研究修正认知：CNN搞多模态不弱于Transfromer
在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代，大核CNN又“杀了回来”，成为了一匹新的黑马。 腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。 切换到点云、音频、视频等其他模态，也无...
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一个算命准确度高达78%的AI，让网友都当上了赛博阎王
咱中国人爱算命这事，是刻在骨子里的执念。 出门前要看看黄历、办公室要讲风水、就连谈恋爱换工作也要算算领导和对象的星座和八字合不合适。 算命姿势也是无奇不有，用八字星座塔罗牌已属过去式，寺庙求签不够潮。 这不，有位中国人就在ChatGPT上训练了一个“算命专...
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Pandas的魅力：从数据处理到机器学习
Part 01、 Series和DataFrame：Pandas的核心 Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于Python中的列表。而DataFrame是二维标记数据结构，类似于关系型数据库...
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时序分析中的常用算法，都在这里了
时序分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 时序问题都看成是...
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京东AIGC实战项目复盘；第一门AI动画系统课程；百川智能启动2024校园招聘；Kaggle 2023 AI前沿报告 | ShowMeAI日报
?日报&周刊合集 | ?生产力工具与行业应用大全 | ? 点赞关注评论拜托啦！ ? 李彦宏宣布「文心大模型4.0」正式发布，并开启邀请测试 10月17日，李彦宏在百度世界2023上宣布「文心大模型4.0」正式发布，表示这是迄今为止最强...
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基于GPT+Adaptor的时间序列多任务统一大模型
今天跟大家聊一聊大模型时间序列预测的最新工作，来自阿里巴巴达摩院，提出了一种基于adaptor的通用时间序列分析框架，在长周期预测、短周期预测、zero-shot、few-shot、异常检测、时间序列分类、时间序列填充等7项时间序列任务上都取得了显著的效...
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LLaMA 2：开源的预训练和微调语言模型推理引擎 | 开源日报 No.86
facebookresearch/llama Stars: 36.0k License: NOASSERTION LLaMA 2 是一个开源项目，用于加载 LLaMA 模型并进行推理。 该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型...
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颠覆Transformer霸权！CMU普林斯顿推Mamba新架构，解决致命bug推理速度暴增5倍
深度学习进入新纪元，Transformer的霸主地位，要被掀翻了？ 2017年6月12日横空出世，让NLP直接变天，制霸自然语言领域多年的Transformer，终于要被新的架构打破垄断了。 Transformer虽强大，却有一个致命的bug：核心注意力...
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Transformer挑战者出现！斯坦福CMU联合团队，开源模型及代码，公司已创办
现在ChatGPT等大模型一大痛点： 处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。 FlashAttention作者Tri Dao参与提出的新架构，成为有力挑战者，引起大量关注： Mamba（曼巴，一种蛇），在语...
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突然！这家AI当红公司，面临破产！创始人被要求下台！
撰稿 | 言征 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） Stability AI 这艘船，也许就要沉了！ 据外媒彭博消息，这家公司的商业模式正处于危机之中，正挣扎着试图找到在市场上维持生存的方法。 1、华尔街投资王施压，创始人快下台！...
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Hugging Face CEO预测：2024年AI行业六大巨变！
Hugging Face CEO预测2024年，AI行业将出现6大变化，第一条就绷不住了:Hugging Face将破产? 2024年，AI行业将会进化成什么样? OpenAI主席Greg Brockman曾经在去年最后一天预测:2023年会让2022年看...
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GPT-4V在自动驾驶上应用前景如何？面向真实场景的全面测评来了
GPT-4V 的发布让许多计算机视觉（CV）应用看到了新的可能。一些研究人员开始探索 GPT-4V 的实际应用潜力。 最近，一篇题为《On the Road with GPT-4V (ision : Early Explorations of Visua...
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面向企业的人工智能应用程序开发指南
如果开始深入研究人工智能应用程序开发过程，首先要了解这些项目与常规应用程序开发项目有何不同。谈到人工智能，每个问题都需要一个独特的解决方案，即使企业已经开发了类似的项目。一方面，有多种预训练模型和经过验证的方法可用于构建人工智能。此外，人工智能是独一无二...
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通用异常检测新曙光：华科大等揭秘GPT-4V的全方位异常检测表现
异常检测任务旨在识别明显偏离正常数据分布的异常值，在工业检验、医学诊断、视频监控和欺诈检测等多个领域都发挥了重要作用。传统的异常检测方法主要依赖于描述正常数据分布以进行正异常样本的区分。然而，对于实际的应用而言，异常检测也需要理解数据的高层语义，从而深入...
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#研发解决方案介绍#基于StatsD+Graphite的智能监控解决方案
本文档适用人员：研发和运维员工 提纲： 监控平台要做到什么程度？为什么要自己做？ 几个通用技术问题 绘图所依赖的数据如何收集？如何加工？如何存储？ 图形...
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Prometheus的架构及持久化
##Prometheus是什么 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，特点是 多维数据模型（时序列数据由metric名和一组key/value组成） 在多维度上灵活的查询语言(PromQl 不依赖分布式存储，单主节点工作....
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Devops下的分布式监控方案
1基础监控的设计需求 现在devops,云计算，微服务，容器，大数据等理念正在逐步落地和大力发展，企业的服务器越来越多，架构越来越复杂，相应的应用运行基础环境越来越多样化，服务越来越微化，带来的监控压力也越来越大； 如何在错综复杂的监控源里面...
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云原生在京东丨云原生时代下的监控：如何基于云原生进行指标采集？
从 Kubernetes 成为容器管理领域的事实标准开始，基于云原生也就是基于 Kubernetes 原生。在云的体系下，基础硬件基本上都被抽象化、模糊化，硬故障需要人为干预的频次在逐渐降低，健康检查、失败自愈、负载均衡等功能的提供，也使得简单的、毁灭性的...
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监控体系之一监控数据采集
监控体系之-监控数据采集 随着互联网的发展，运维工作的复杂度成倍增加；与之关联的各种运维平台的复杂程度也在成倍增加。在此场景下，如何最大程度满足稳定性工作需求，并保证我们的系统相对的干净与解耦，是我们一直在追求和探讨的。监控平台的话题很大，但是我还是想...
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vivo服务端监控架构设计与实践
一、业务背景 当今时代处在信息大爆发的时代，信息借助互联网的潮流在全球自由的流动，产生了各式各样的平台系统和软件系统，越来越多的业务也会导致系统的复杂性。 当核心业务出现了问题影响用户体验，开发人员没有及时发现，发现问题时已经为时已晚，又或者当服务器的...
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第02期：Prometheus 数据采集（一）
上篇文章（第01期：详解 Prometheus 专栏开篇）介绍了 Prometheus 的架构，本文开始将介绍 Prometheus 数据采集。本文首先会介绍采集数据的格式和分类，然后会给出一些使用上的建议。 一、采集数据格式及分类 1.1 采集数据的...
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第03期：Prometheus 数据采集（二）
本期作者：罗韦 爱可生上海研发中心成员，研发工程师，主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。 上篇文章（第02期：数据采集一）介绍了 Prometheus 数据采集的格式和分类，本文会对采集过程进行详细的介绍。 Prometheus 数据采集过...
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地图采集车的那些事 | 惯性导航
一、背景 高精地图、高精采集车，是做地图和出行领域同学经常挂在嘴上的一些常用词儿。但是，圈外的同学可能会问，到底什么是高精？ 高精是指高精度定位，高精地图是指包含丰富地理信息数据、具有高精度坐标的地图。当然，高精采集车就是采集制作高精地图数据的特种作业...
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自动驾驶系统中相机相对地面的在线标定
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving 作者：Binbin Li, Xinyu Du, Yao Hu, Hao Yu...
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交叉验证太重要了！
首先需要搞明白，为什么需要交叉验证？ 交叉验证是机器学习和统计学中常用的一种技术，用于评估预测模型的性能和泛化能力，特别是在数据有限或评估模型对新的未见数据的泛化能力时，交叉验证非常有价值。 那么具体在什么情况下会使用交叉验证呢？ 模型性能评估：交叉...
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一篇学会大模型浪潮下的时间序列预测
今天跟大家聊一聊大模型在时间序列预测中的应用。随着大模型在NLP领域的发展，越来越多的工作尝试将大模型应用到时间序列预测领域中。这篇文章介绍了大模型应用到时间序列预测的主要方法，并汇总了近期相关的一些工作，帮助大家理解大模型时代时间序列预测的研究方法。...
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你应该知道的十种机器学习算法
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 毫无疑问，机器学习/人工智能领域在将来是越来越...