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号称「全面包围 Transformer」的 Mamba,推出不到两个月就有了高性能的视觉版。本周四,来自华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构的研究者提出了 Vision Mamba(Vim)。效果如何呢?在 ImageNet 分类任务、COCO 对象检测任务和 ADE20k 语义分割任务上,与 DeiT 等成熟的视觉 Transformers 相比,Vim 实现了更高的性能,同时还显著提高了计算和内存效率。例如,在对分辨率为 1248×1248 的图像进行批量推理提取特征时,Vim 比 DeiT 快 2.8 倍,并节省 86.8% 的 GPU 内存。结果表明,Vim 能够克服对高分辨率图像执行 Transformer 式理解时的计算和内存限制,并且具有成为视觉基础模型的下一代骨干的巨大潜力。
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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也将成为潮流。面向该前沿领域,清华系创业团队生数科技开展了系列研究和产品研发,于近期联合清华大学、同济大学等高校推出全球首个基于「骨骼动画」的 4D 动画生成框架「AnimatableDreamer」,能够直接将 2D 视频素材一键转成动态立体模型(即 4D 动画),支持自动提取骨骼动作、一键转换动画效果并可通过文字输入进行个性化角色生成。
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AlphaFold2 (AF2)和 RosettaFold 极大地扩展了可用于基于结构的配体发现的结构的数量,尽管它们在这一目标中的直接作用提出了质疑。加州大学的研究团队已经使用蛋白质结构预测工具 AlphaFold 识别出数十万种潜在的新型迷幻(psychedelic)分子,这可能有助于开发新型抗抑郁药。该研究首次表明,只需按一下按钮即可进行 AlphaFold 预测,对于药物发现来说,它与通过实验得出的蛋白质结构一样有用,而后者可能需要数月甚至数年才能确定。
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为了通用人工智能(AGI)的宏大目标,扎克伯格正在给 Meta 的 AI 研究部门进行大幅度的改组。本周四,Meta 首席执行官马克・扎克伯格宣布,他的公司正在致力于为人工智能助手构建「通用智能」并「负责任地开源」,Meta 正在将其两个主要研究小组(FAIR 和 GenAI)合并在一起以实现这一目标 。有第三方投资机构的研究估算,英伟达面向 Meta 的 H100 出货量在 2023 年能达到 15 万块,这个数字与向微软的出货量持平,并且至少是其他公司的三倍。扎克伯格表示,如果算上英伟达 A100 和其他人工智能芯片,到 2024 年底,Meta 的 GPU 算力将达到等效近 60 万 H100。
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大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于需要多个链式生成调用、高级 prompt 技术、控制流以及与外部环境交互的复杂任务。然而,用于编程和执行这些应用程序的现有高效系统存在着明显的缺陷。现在,开源社区的研究者们面向 LLM 提出了一种结构化生成语言(Structured Generation Language)——SGLang。SGLang 能够增强与 LLM 的交互,通过联合设计后端运行时系统和前端语言,使 LLM 更快、更可控。机器学习领域知名学者、CMU 助理教授陈天奇还转发了这项研究。
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人工智能在生物制药领域的应用越来越广泛,其应用超出了发现设备的范畴。2024 年 1 月 8 日-11 日,在旧金山举行的第 42 届摩根大通医疗保健大会( J.P. Morgan Healthcare Conference)上,这是一个热点问题。在会议刚刚开始之际,礼来公司和诺华公司甚至宣布与 Alphabet 的 Isomorphic Labs 达成数百万美元的发现协议。在人工智能的热潮中,外媒与英矽智能(Insilico Medicine)首席执行官 Alex Zhavoronkov 进行了座谈。去年夏天,该公司成为第一家使用生成人工智能开发的疗法进入 II 期临床试验的公司。Zhavoronkov 谈到了 AI 在行业中的作用以及 Insilico 何时可能在市场上推出产品。除了将于今年夏天在美国和中国测试肺部疾病特发性肺纤维化疗法的 II 期试验外,Insilico 本月刚刚与美纳里尼集团(Menarini Group)签署了一项许可协议,将其另一种药物商业化。
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腾讯宣布,推出视频生成模型 VideoCrafter 的升级版 VideoCrafter 2,在光影效果等方面有大幅度改进。VideoCrafter 2 可以根据用户提出的文字来生成几秒钟的高质量视频。相比之前的版本,新版在画面质量、人物动作等方面有大幅改进,生成的视频内容真实度更高。
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扎克伯格的最新消息:
将继续开源
目前正在训练 Llama 3
AI + 元宇宙
将拥有 350,000 块 H100 和约 600 块 H100 等效的计算能力
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