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- 中科院、树兰医院、北师大团队开发的带掩码模块的深度生成框架，实现多模态数据集成、插补和跨模态生成
- 编辑|红菜苔随着单细胞技术的进步，我们能够测量许多细胞的特性。同时，多组学分析技术使我们能够同时测量单个细胞中的多个特征。为了有效处理这些庞大的数据，我们需要开发多模态数据集成的计算方法。树兰医院、中国科学院和北京师范大学的合作团队提出了inClust+，一个用于多组学分析的深度生成框架。它基于之前的inClust框架，针对转录组数据进行了改进，并添加了两个专为多模式数据处理设计的掩码模块：输入掩码模块和输出掩码模块，分别位于编码器前和解码器后。这些掩码模块的引入使得inClust+能够更好地处理多模式数
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 442浏览 收藏
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- 网络中存在大量低质机翻内容，警惕数据陷阱对大语言模型训练的影响
- 亚马逊云计算人工智能实验室的研究人员最近发现，网络上存在大量由机器翻译生成的内容，而这些翻译跨越多种语言的质量普遍较低。研究团队强调了在训练大型语言模型时，数据质量和来源的重要性。这一发现突显了在构建高质量语言模型时，需要更加关注数据的质量和来源的选择。研究还发现，机器生成内容在资源较少语言的翻译中很普遍，并占网络内容的很大一部分。本站注意到，研究团队开发了名为MWccMatrix的庞大资源，用于更好地理解机器翻译内容的特征。该资源包含64亿个独特句子，覆盖了90种语言，并提供了相互翻译的句子组合，即翻译
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 大语言模型 173浏览 收藏
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- 机器学习管道的定义和优势
- 机器学习管道在数据科学过程中扮演着重要的角色。它们简化了工作流程，并能够自动执行繁琐且耗时的任务，特别是在构建和部署机器学习模型时。一个经过精心设计的机器学习管道可以提高模型开发的效率和可重复性，同时降低错误风险，并促进最佳实践的应用。通过将机器学习过程分解为可管理的步骤，数据科学家可以将精力集中在单个任务上，例如特征工程和模型选择。而机器学习管道则负责管理整个过程，使整个流程井井有条。此外，机器学习管道还提供了对模型构建过程中所有步骤的清晰和可审计的记录，从而更容易理解和解释结果。总之，机器学习管道在机
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 459浏览 收藏
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- Seq2Seq模型在机器学习中的应用
- seq2seq是一种用于NLP任务的机器学习模型，它接受一系列输入项目，并生成一系列输出项目。最初由Google引入，主要用于机器翻译任务。这个模型在机器翻译领域带来了革命性的变革。在过去，翻译句子时只会考虑一个特定词，而现在的seq2seq模型会考虑到相邻的词，以便进行更准确的翻译。该模型使用递归神经网络(RNN)，其中节点之间的连接可以形成循环，从而使得某些节点的输出可以影响网络内其他节点的输入。因此，它可以以动态的方式运行，为结果提供了逻辑结构。Seq2seq模型的应用目前，人工智能的发展越来越迅猛
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 384浏览 收藏
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- 区政府会议中心的智能对话中的Pepper 机器人
- 来自软银机器人的Pepper&NAO人机交互新体验2023年12月27日，软银机器人的Pepper受邀参与了为期2个月的闵行区政府会议中心机器人展示活动。Pepper凭借其独特的交互能力和强大的语言模型，与来访者展开了一场别开生面的智能对话，给大家留下了深刻印象。Pepper机器人外表可爱且不失亲和，能够与人交流，轻松产生共鸣。在会议中心，搭载了大语言模型的Pepper不仅展示了其流畅的语音识别和自然语言处理能力，还能够理解和回应各种问题，不论是简单的问候，还是前沿科技探讨，Pepper都能给出恰
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 324浏览 收藏
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- 墨西哥首次送微型机器人登月任务将于 1 月 8 日启动，计划在月球上部署 5 枚机器人
- 据Space网站报道，墨西哥将在1月8日进行首次登月任务。这次任务是由墨西哥250名大学生合作开发的五个微型机器人搭载火箭登上月球。▲图源LINX，下同据悉，美国东部时间1月8日凌晨2:18（北京时间1月8日12:02），在佛罗里达州卡纳维拉尔角将举行一项任务。这项任务中，除了载人航天器外，还将携带五个名为COLEMNA的自主微型机器人，这是墨西哥国立自治大学（UNAM）特殊仪器实验室（LINX）开发的一部分。这些机器人仅有4英寸（10厘米）直径，重2盎司（60克），但却配备了轮子、传感器和计算机，使它们
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 305浏览 收藏
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- 挖掘开源VLMs潜力，RoboFlamingo框架引领机器人视觉-语言操作
- 近年来，大模型的研究正在加速推进，它逐渐在各类任务上展现出多模态的理解和时间空间上的推理能力。机器人的各类具身操作任务天然就对语言指令理解、场景感知和时空规划等能力有着很高的要求，这自然引申出一个问题：能不能充分利用大模型能力，将其迁移到机器人领域，直接规划底层动作序列呢？ByteDanceResearch利用开源的多模态语言视觉大模型OpenFlamingo开发了易用的RoboFlamingo机器人操作模型，只需单机训练。VLM可通过简单微调变成RoboticsVLM，适用于语言交互的机器人操作任务。在
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 训练 170浏览 收藏
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- 生成式AI监管：大语言模型的“深度伪造技术”是否揭示了其自主创造的能力？
- 当我们给生成式AI特定风格的提示词时，我们也希望它能够发挥想象力。这意味着我们承认人工智能有意愿去想象，而不仅仅是有能力去做到这一点。然而，我们不能像打开书本的某一页那样告诉它如何去想象，因为这种意愿无法设定在一个有图示的指南中。与汽车或搜索引擎不同，它们只会按照预期的方式行动，无论是自动的还是人为控制的。它们不会混淆自己的行程或结果，也不会产生新的或与预期不同的东西。当人类与语言不通的生物交流时，常常会利用食物来引诱它们朝特定方向移动，以达到目的。这表明即使在被要求的情况下，它们也能够走动，这取决于它们
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AIGC 248浏览 收藏
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- 深入了解自然语言处理技术
- 自然语言处理（NLP）是一门旨在处理人类语言或类似人类语言的书面、口语和组织方式数据的机器学科。它源自计算语言学，利用计算机科学的原理来理解语言。然而，NLP不仅仅是理论框架的开发，它还是一门工程学科，旨在开发技术来完成特定任务。NLP经常应用于语音识别，其重点是将口语转化为单词，并将声音转换为文本，反之亦然。大多数NLP任务涉及翻译人类文本和语音数据，以帮助计算机理解接收到的信息。NLP可以细分为两个领域：1）自然语言理解（NLU），为了理解给定文本背后的含义，需要进行语义分析；2）自然语言生成（NLG
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 自然语言处理 297浏览 收藏
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- 快手短视频中的因果推断实践推荐
- 一、快手单列短视频推荐场景1、关于快手*数据取自于2023年二季度快手是一款备受欢迎的短视频和直播社区应用，其在今年第二季度取得了令人瞩目的MAU和DAU新纪录。快手的核心理念是通过观察和分享普通人的生活，让每个人都能成为内容的创造者和传播者。在快手的应用中，短视频场景主要分为单列和双列两种形式。目前，单列的流量较大，用户可以通过上下滑动的方式沉浸式地浏览视频内容。而双列的呈现形式类似于信息流，用户需要从屏幕上出现的几个内容中选择感兴趣的进行点击观看。推荐算法是快手业务生态中的核心，对于流量分发和用户体验
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 应用 因果推断 快手短视频 490浏览 收藏
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- AI推动增强现实与混合现实的发展：拓展沉浸式体验与运营效率的新领域
- 人工智能、增强现实和混合现实的融合正在迅速改变行业格局。随着人工智能算法的不断发展，AR和MR应用的功能也得到了极大的增强。通过高级对象识别和自然语言处理等技术，人工智能为用户参与度和运营效率树立了新的标准。这种融合不仅仅是一种技术趋势，更是一股重塑行业的变革力量。人工智能增强的物体识别：沉浸式AR/MR的基石人工智能在AR/MR生态系统中的一个引人注目的应用是利用机器学习算法实现对象识别。通过实时处理视觉数据，AR/MR应用能够以前所未有的精度识别对象及其上下文环境。例如，人工智能支持的面部识别技术可以
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 AR MR 372浏览 收藏
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- 比亚迪和大疆合作，推出车载无人机功能
- 比亚迪智能车载无人机系统首次亮相于仰望U8越野玩家版。该系统包括机库总成、无人机、飞行电池、遥感模块、遥控手柄和车载飞控APP。其中，全球独一无二的车规级车载无人机机库支持自动换电、精准夹持、智能温控、防水防尘等功能。而车载无人机拥有高清、高帧率、低延时的特点，能够实现一键起飞、一键降落、智能换电、智能返航、一键大片、起飞即跟随等功能，为用户提供更加丝滑流畅的无人机拍摄体验。技术亮点：全球首发量产的车载无人机库、全栈自研车载无人机应用、专属定制飞行手柄、专属定制车载飞行器。产品功能：包括一键起飞、智能跟随
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 比亚迪 大疆 180浏览 收藏
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- KDD 2023 | 基于数据的在线游戏玩家流失分析决策支持系统
- 近期，国际顶级会议KDD公布了论文接收结果，其中一篇以数据驱动为主题的论文成功入选，作者是网易伏羲。该论文的研究方向涉及模型可解释性、机器学习、数据挖掘和知识发现等领域，为数据科学带来了新的亮点。这一成果充分展示了网易伏羲在技术和创新实力方面的突出表现。以下是本次入选论文概要：《AData-DrivenDecisionSupportFrameworkforPlayerChurnAnalysisinOnlineGames》数据驱动的在线游戏玩家流失分析决策支持框架网络游戏是当今最受欢迎的娱乐形式之一，但也面
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- 轻松生成3D视频，仅需一张图片和一句动作指令，Animate124即可实现
- Animate124，轻松将单张图片变成3D视频。近一年来，DreamFusion引领了一个新潮流，即3D静态物体与场景的生成，这在生成技术领域引发了广泛关注。回顾过去一年，我们见证了3D静态生成技术在质量和控制性方面的显著进步。技术发展从基于文本的生成起步，逐渐融入单视角图像，进而发展到整合多种控制信号。与此相较，3D动态场景生成仍处于起步阶段。2023年初，Meta推出了MAV3D，标志着首次尝试基于文本生成3D视频。然而，受限于开源视频生成模型的缺乏，这一领域的进展相对缓慢。然而，现在，基于图文结合
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