0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従來(lái)の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復(fù)などの下流タスクでも最先端の機(jī)能を?qū)g証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ內(nèi)で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう? 1. 論文情報(bào)タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問(wèn)題が発生していませんか?通常、攜帯電話の攜帯インターネットの強(qiáng)度は、地域、攜帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を?qū)g現(xiàn)するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強(qiáng)制的に再起動(dòng)する 場(chǎng)合によっては、デバイスを強(qiáng)制的に再起動(dòng)すると、攜帯電話接続を含む多くの機(jī)能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側(cè)のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動(dòng)が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認(rèn)します。もう一度確認(rèn)してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優(yōu)れたネットワーク速度を提供しますが、信號(hào)が弱い場(chǎng)合はより適切に機(jī)能します

Google が推進(jìn)する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標(biāo)で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、將來(lái)的には、おそらくより大規(guī)模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実裝を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場(chǎng)內(nèi)で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー（テスラの4680バッテリー）を次のように分類します：公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング：今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの內(nèi)容は、オプティマスが工場(chǎng)內(nèi)でこの作業(yè)を完全に自律的に行??い、プロセス全體を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観點(diǎn)から見ると、自動(dòng)エラー修正に重點(diǎn)を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科學(xué)者ジム ファン氏が高く評(píng)価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は觸覚だけではありません

最近、軍事界は、米軍戦闘機(jī)が AI を使用して完全自動(dòng)空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機(jī)が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機(jī)の正式名稱は可変安定性飛行シミュレーター試験機(jī)（VISTA）で、アメリカ空軍長(zhǎng)官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米國(guó)空軍長(zhǎng)官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時(shí)間の飛行中、すべての飛行動(dòng)作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過(guò)去數(shù)十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無(wú)限の可能性について考えてきたが、それは常に手の屆かないものだと思われてきた」と語(yǔ)った。しかし今では、

世界は狂ったように大きなモデルを構(gòu)築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を與えるかを心配しています。この問(wèn)題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった當(dāng)時(shí)、中國(guó)人民大學(xué)學(xué)部のスタートアップチームは、獨(dú)自の新しいモデルを使用して、中國(guó)で初めて「モデル生成データフィード自體」を?qū)g現(xiàn)しました。さらに、これは理解側(cè)と生成側(cè)の 2 つの側(cè)面からのアプローチであり、両方の側(cè)で高品質(zhì)のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自體にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場(chǎng)したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰(shuí)ですか?ソフォンエンジン。人民大學(xué)ヒルハウス人工知能大學(xué)院の博士課程學(xué)生、ガオ?イージャオ氏によって設(shè)立されました。

マルチモーダル文書理解機(jī)能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の畫像テキスト認(rèn)識(shí)、一般的な文書構(gòu)造の理解、指示の遵守、外部知識(shí)の導(dǎo)入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構(gòu)造のグラフをワンクリックで認(rèn)識(shí)しMarkdown形式に変換：さまざまなスタイルのグラフが利用可能：より詳細(xì)な文字認(rèn)識(shí)や位置決めも簡(jiǎn)単に対応：文書理解の詳しい説明も可能：ご存知「文書理解」 「」は現(xiàn)在、大規(guī)模な言語(yǔ)モデルの実裝にとって重要なシナリオです。市場(chǎng)には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認(rèn)識(shí)に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連攜する製品もあります。

FP8 以下の浮動(dòng)小數(shù)點(diǎn)數(shù)値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰(shuí)もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結(jié)果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場(chǎng)合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規(guī)模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層學(xué)習(xí)推論フレームワークに統(tǒng)合されています。この結(jié)果は、大規(guī)模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を?qū)g行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ