人工智能

最近，被称为千禧年七大难题之一的黎曼猜想迎来了新突破。

本文总结了几个机器学习初学者必须掌握的数学主题，包括微积分、函数、方程、图形分析等。微积分在机器学习算法的优化过程中扮演核心角色;函数和方程是对数据进行建模的基础;图形知识则是进行数据可视化分析和模型诊断的利器。

AI 的算力节点有大量空闲的 CPU 和 Memory 资源，使用这些大内存的主机节点，部署一些短生命周期的基于内存存储的高性能应用，有利于提高资源的使用效率。

偏好学习算法（Preference learning algorithms，如RLHF和DPO）常用于引导大型语言模型（LLMs）生成更符合人类偏好的内容，但论文对其内部机制的理解仍有限。

在今天分享中，研究者检查了在特征纯化和梯度反向传播过程中信道特征和卷积核之间的关联，重点是网络内的前向和反向传播。因此，研究者提出了一种称为密集通道压缩的特征空间固化方法。

目标检测对光学遥感图像的解释至关重要，可以作为研究利用遥感的其他视觉任务的基础。然而，目前在光学遥感图像中使用的目标检测网络没有充分利用特征金字塔的输出，因此仍有改进检测的潜力。

今天为大家分享中科院自动化所&理想汽车最新的工作—PlanAgent，文章提出一种全新基于多模态大语言模型MLLM的自动驾驶闭环规划框架，问鼎nuPlan SOTA！

在 LLM 的世界里，每个 token 都有一个独一无二的数字身份证。而 Tokenizer，就是文本和 token 之间的 “翻译官”，将人类的语言转化为 LLM 能理解的编码，也将 LLM 的思维解码为人类的文字。

在近日举行的亚马逊云科技中国峰会 2024 上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松表示，“生成式 AI 时代的黎明已经来临，未来真正能创造最大价值的将是生成式 AI 的行业应用。我们在中国将在生成式 AI、行业化战略等领域持续投入，助力各行各业的企业加速数字化转型和生成式 AI 创新。”

本教程将介绍Groq LPU推理引擎以及如何在笔记本电脑上使用API和Jan AI本地访问它。本文还将把它整合到VSCode中，以帮助我们生成代码、重构代码、记入文档并生成测试单元。本文将免费创建我们自己的人工智能编程助手。

主流的 prompt 格式都是采用 Markdown 格式，这是一种标记语言，可以让 prompt 结构更清晰。最重要的是大模型天然能看懂这种格式的文本。

本文将分享如何使用 NVIDIA Riva 快速部署 Speech AI 服务。Riva Skills 是一个高度可定制化的工具，它利用 GPU 加速实时流式的语音识别和语音合成，并且能够同时处理成千上万个并发请求。它支持多种部署平台，包括本地、云端和端侧。

日益严重的IT技能短缺正在阻碍组织完成数字化项目和采用包括生成式人工智能(genAI)在内的新技术，并且它正在以多种方式触及底线。

人工智能增强的云计算安全解决方案对于保护API和微服务免受网络威胁至关重要。因此需要了解有关人工智能如何提高云安全的更多信息。

CaR（CLIP as RNN）是一种创新的循环神经网络框架，能够在无需额外训练数据的情况下，有效地进行零样本语义和指代图像分割任务。它通过保留预训练视觉-语言模型的广泛词汇空间，并利用迭代过程不断优化文本查询与掩膜提议的对齐度，显著提升了分割质量。