近年来，人工智能在科研中的应用持续向纵深发展，同时也在不断扩张应用领域的广度，从蛋白质折叠到新材料发现，从疾病预测到预后诊疗，从天文探索到自然灾害分析……AIforScience多点开花的背后，一方面是国内外AI企业面向科学研究领域的研发，降低了AI工具的使用门槛；另一方面也是科研人员在接纳「AI帮手」的过程中，与其磨合出了高效的协作模式。Nature的一项分析显示，在Scopus数据库中，在标题或摘要中提到人工智能或人工智能相关关键词的论文比例，从十年前的2%上升到了现在的8%。然而，纵观以谷歌DeepMind为代表的科技大厂所发布的大模型等工具，以及海内外高校研究团队发表的相关研究成果，大
一周纵览本周硅谷大厂最值得关注的，是各家的大模型均有不少上新。OpenAI宣布了多项模型更新，同时发布了GPT-4Turbo预览模型，提升了代码生成能力。Google发布文本生成视频模型Lumiere，生成视频在运动幅度和一致性表现良好。微软集中公司内部顶尖AI研究人员力量，组建新的GenAI团队研发小模型，减少对OpenAI的依赖。AdeptAI发布多模态模型Fuyu-Heavy，官方称跑分表现仅次于GPT4-V和GeminiUltra。同时，国内大模型也有不少进展，通义千问团队升级了视觉语言模型Qwen-VL，图片内文字处理能力得到提升。此外，第四批国产AI大模型备案获批，14款大模型及产
2月27日，世界互联网大会在2024世界移动通信大会（MWC2024）期间举办“算力网络”专题论坛。中国电信董事长柯瑞文作题为《建设云网融合的新型数字基础设施》的主旨演讲，分享了中国电信在云网一体、云智一体、天地一体等领域持续开展科技创新，推动以云网融合为核心特征的数字信息基础设施建设的实践与思考。 柯瑞文指出，以5G、云计算、人工智能、量子信息等为代表的科技革命蓬勃发展，新一代信息技术深刻影响了人类社会的生产、生活和治理方式，亟需构建更为高效、更为先进的新型数字信息基础设施。他强调，一段时间以来，作为支撑互联网稳步发展的两项重要基础设施，云和网遵循着相互独立的发展曲线。随着云和网的连接越来
你能找出哪个物体是假的么？项目demo效果非常惊艳，仔细看了之后又发现工作量很大，Pipeline很复杂，即使SupplementaryMaterial中补充了很多信息，但具体细节估计需要详细看代码才能清楚了。看文章的排版和挂到arxiv的时间，应该是投CVPR2024了，可以期待一下完整代码。摘要：实际视频模拟在从虚拟现实到电影制作的多样化应用中显示出巨大的潜力，特别是在现实世界环境中拍摄视频不切实际或成本过高的情况下。现有的视频模拟方法常常无法准确地模拟光照环境、表现物体几何形状或达到高水平的照片级真实感。在这篇论文中，提出了一个名为“任何物体在任何场景”(AnythinginAnySce
目录前言一、云原生的技术背景二、云原生环境的网络隔离诉求三、传统防火墙在云原生中的捉襟见肘四、现有容器云平台隔离方案分析1、基于NetworkPolicy的容器隔离2、主机代理形态的工作负载微隔离五、容器云平台的安全隔离解决方案1、充分适应云原生环境特性2、提供可靠的策略设计辅助3、具备完善的策略管理能力4、跨平台、跨集群统一管理商用解决方案前言容器云平台的安全隔离方案旨在确保不同租户或工作负载之间的资源、网络和数据隔离，以防止未经授权的访问和潜在的数据泄露。以下是一些关键的安全隔离措施和方案：网络策略（NetworkPolicies）：在Kubernetes等容器编排系统中，可以定义网络策略
在数字化、智能化的浪潮下我们的生活和工作方式正在经历前所未有的变革 动易软件是综合性软件平台更是一种全新的生活和工作方式为客户提供互联网内容管理移动互联网内容管理全媒体内容管理的平台建设及技术服务 PART01：开发商介绍广东动易软件股份有限公司（简称：动易软件，英文名：GuangdongDongyiSoftwareCO.,Ltd.，）成立于2004年1月，动易软件主营业务是为客户提供互联网内容管理、移动互联网内容管理、全媒体内容管理的平台建设及技术服务。 动易软件拥有内容管理、流媒体等核心技术，涉及云计算、大数据等前瞻技术，自主研发超过30个软件产品，拥有超过100项知识产权、30项
最近几年，基于Transformer的架构在多种任务上都表现卓越，吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据，得到的大型语言模型（LLM）等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。尽管有如此成功，但基于Transformer的架构和LLM依然难以处理规划和推理任务。之前已有研究证明LLM难以应对多步规划任务或高阶推理任务。为了提升Transformer的推理和规划性能，近些年研究社区也提出了一些方法。一种最常见且有效的方法是模拟人类的思考过程：先生成中间「思维」，然后再输出响应。比如思维链（CoT）提示法就是鼓励模型预测中间步骤，进行按步骤的「思考」。思维树（ToT）则使用了分支策略和评判方法，让
扩散模型，迎来了一项重大新应用——像Sora生成视频一样，给神经网络生成参数，直接打入了AI的底层！这就是新加坡国立大学尤洋教授团队联合UCB、MetaAI实验室等机构最新开源的研究成果。具体来说，研究团队提出了一种用于生成神经网络参数的扩散模型p(arameter)-diff。用它来生成网络参数，速度比直接训练最多提高44倍，而且表现毫不逊色。这一模型一经发布，就迅速在AI社区引发强烈讨论，圈内人士对此的惊叹，毫不亚于普通人看到Sora时的反应。甚至有人直接惊呼，这基本上相当于AI在创造新的AI了。就连AI巨头LeCun看了之后，也点赞了这一成果，表示这真的是个cuteidea。而实质上，p
如果你有被Sora生成的视频震撼到，那你就已经见识过扩散模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，扩散模型的潜力并不止步于此，它在许多其它不同领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅机器之心不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向》。近日，来自新加坡国立大学的尤洋团队、加州大学伯克利分校、MetaAIResearch的一项新研究找到了扩散模型的一个新应用方向：用来生成神经网络的模型参数！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13144.pdf项目地址：https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/Neural-Netwo
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08939具体来说，当信息按照逻辑上的自然顺序排列时，模型的表现会更好。这一发现不仅适用于一般的逻辑推理问题，对于数学问题也同样有效。比如，如果某个证明任务的条件是：1.如果A，那么B；2.如果B，那么C；3.A为真。要求大模型证明C为真，如果条件按照1，2，3的顺序呈现，那么大模型的成功率会比2，1，3的条件呈现顺序高出很多。所以，以后用大模型，言简意赅，符合逻辑地提出问题能让它性能更强。上图展示了一个
