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ai4最新娱乐体验_iqy9 ai官网(2024年12月深度解析)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

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几何图神经网络的三大主流框架解析 1. 引言 𐟌 在AI4Science领域，深度学习已被广泛应用于药物发现、蛋白质结构预测、动力学模拟等多个科学研究方向。由于高质量数据的稀缺性，尤其是以三维结构形式呈现的数据，几何深度学习显得尤为重要。本文将深入探讨当前几何深度学习领域基于图神经网络（GNN）的三种主流框架及其代表性工作。群不变GNN 𐟌 第一种框架是维持群不变性（G-invariant）的GNN。代表性工作之一是发表在NeurIPS 2021的GemNet（GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules）。GemNet讨论了不变性网络可能存在的“毕加索问题”，即如果一张人脸图片只有眼睛部分经过旋转，那么一个“旋转不变”的CNN可能无法识别出这种错误。GemNet希望在保持相对旋转信息的同时，对全局旋转保持不变。使用笛卡尔向量的群等变GNN 𐟓 在一些特定应用场景中，我们希望模型能够根据输入的旋转变化产生相应的等变输出。例如，在蛋白质复合物预测问题中，两个蛋白质无论处于何种初始位置，都不会影响它们形成复合物的反应。这种类型的网络即为群等变图神经网络（G-equivariant GNN），其中一种有代表性的模型是使用笛卡尔向量的等变网络EGNN（E(n) Equivariant Graph Neural Networks，ICML 2021）。使用球形张量的群等变GNN 𐟌 群等变图神经网络的主流是使用球形张量框架，一些工作称该框架为e3nn。MACE发布于NIPS2022（MACE: Higher Order Equivariant Message Passing Neural Networks for Fast and Accurate Force Fields）。它在e3nn框架中提供了一种计算高k体阶特征的高效方法，即通过原子团簇展开。总结 𐟓 本文探讨了AI4Science领域中几何图神经网络的三种主流框架及其代表性工作，即群不变GNN、使用笛卡尔向量的群等变GNN，以及使用球形张量的群等变GNN。这些工作具有良好的性能，在效率上具有优势，有充足的理论支持，是很有潜力的研究方向。

特斯拉于 2023 年 1 月在改款的 Model S 和 Model Y 上量产了 AI4 芯片，最终于 2024 年 12 月推送了首个全面基于 AI4 开发的模型 FSD v13。中间时隔 24 个月。从工程优化的角度看，AI3 平台逐渐出现瓶颈，但还是有继续迭代，进一步提高上限的空间。尚不知特斯拉会在什么时候停止更新。目前看英伟达 Thor 芯片会在 2025 年 5 月量产，不知完全基于 Thor 开发的模型会在什么时候推送，Orin 平台什么时候停止更新。另一个主流玩家华为，由于芯片迭代的信息非常局限，更难对比了。

特斯拉FSD V13：AI4的全新升级特斯拉的FSD（完全自动驾驶）V13即将发布，这次更新带来了许多令人兴奋的新功能。以下是一些主要的改进和新增功能： 𐟎堨熩⑨𞓥…导š现在支持36Hz全分辨率的AI4视频输入，提供更流畅的驾驶体验。 𐟌 神经网络架构：原生AI4输入和神经网络架构的加入，使得系统更加智能和高效。 𐟒𞠦•𐦍饱•：数据扩展了4.2倍，训练计算也扩展了5倍，由Cortex集群支持，提升了系统的学习和处理能力。 ⏱️ 延迟减少：光子到控制的延迟减少了2倍，使得驾驶更加实时和响应迅速。 𐟛㯸速度配置文件：在城市街道和高速公路上启用速度配置文件，提供更加智能的速度控制。 𐟔˜ 启动模式：通过按钮从停车状态启动FSD（监督模式），方便用户操作。 𐟔“ 集成功能：集成了解锁、倒车和停车功能，提升了系统的便利性。 𐟚렧Ⱖ’ž规避：提高了碰撞规避的奖励预测，确保驾驶安全。 𐟔 摄像头清洁：改进了摄像头清洁功能，提升了系统的视觉感知。 𐟎›️ 控制器设计：重新设计了控制器，使其更加平滑和准确地跟踪，提升了驾驶的舒适性。 𐟚砥Š覀绕行：动态绕过道路封闭，并在车队检测到的情况下在受影响的路线中显示这些信息，提升了驾驶的灵活性。即将改进的功能包括： 𐟓ˆ 模型尺寸扩展：模型尺寸扩展至3倍，提升了系统的处理能力。 𐟓Š 上下文长度扩展：模型上下文长度扩展至3倍，提升了系统的上下文理解。 𐟎™️ 音频输入：加入音频输入，用于更好地处理紧急车辆，提升了系统的环境感知。 𐟗𚯸 导航奖励预测：改进了导航的奖励预测，提升了系统的导航准确性。 𐟚栨ﯥˆ𙨽橗˜：改进了误刹车和停车场中低速行驶的问题，提升了驾驶的安全性。 𐟅🯸 目的地选项：支持目的地选项，包括路边停车、泊车入位、进入车道或车库，提升了系统的实用性。 𐟗𚯸 地图和导航输入：提高了地图和导航输入的高效表示，提升了系统的地图处理能力。 𐟔 摄像头遮挡处理：改善了摄像头遮挡问题的处理，提升了系统的视觉感知。这些更新无疑将进一步提升特斯拉FSD的性能和用户体验，让自动驾驶技术更加成熟和可靠。

寒武纪调入上证50，这事儿闹的。陈氏兄弟当然对全世界AI处理器的发展有很高贡献，但是NPU也好，GPU也好，销售IP也好，首先要造得出来先进制程的产品，其次要搭得起产业化规模化广泛应用的框架，第三是在AI4Science，AI 4Finance，智能驾驶，超级算力集群，工业制造系统级仿真等等尖端领域有丰富落地成果，这些才是XX版英伟达的标配。。。。正如美联储调息不能突破核聚变一样，其实A股炒市值也不能解决科技卡脖子问题[允悲][允悲][允悲]

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若不是海外吵翻天，真不知道中国AI已经如此优秀！连微软总裁都承认：我们正被赶超！没想到临近年终岁尾，阿里云AI竟然接二连三爆出惊喜，而且一个比一个重磅。在乌镇举办的世界互联网大会上，阿里云-面向AI的云计算基础设施（AI Infra）项目摘得领先科技奖，这是该奖项第一次颁发给整体性的AI基础设施技术成果。打造AI基础设施就好比打地基，它决定着AI的性能和可靠性。目前，美国已着手向“AI基建狂魔”转型，中国更不能被落下。据说，阿里云这次全面重构了底层硬件、计算、存储、网络，与AI场景有机融合，最终打造出了AI时代最开放的云计算基础设施。这个领先科技奖，既是对阿里云AI Infra技术成果的认可，又说明中国AI基础设施建设成果显著。要给阿里云竖大拇指，他们真给中国AI争气。前两天，阿里云新发布的Qwen2.5-Coder-32B，一举拿下多个主流基准测试SOTA，性能超越GPT-4o，成为全球最强开源编程模型，让外网彻底沸腾了！美国开发者感慨道：Qwen2.5-Coder-32B超越了GPT-4o，与Sonnet、o1都能掰手腕！9月发布的Qwen2.5-Coder-7B，也在海外疯狂圈粉，外国开发者们纷纷用其替代GPT-4和Sonnet 3.5成为日常主力工具。这么看来，阿里被低估了，中国科技被低估了。举个例子，在很多人印象里，阿里只是搞电商的。可在外国开发者眼中，阿里云的AI就是世界顶流。微软总裁布拉德ⷥ𒥯†斯更是指出，中国技术在很多方面已经接近甚至正赶超（西方）。对待AI，我们不必妄自菲薄，更不必狂妄自大，坚定独立自主不放松，这才是中国AI崛起的正确心态！

AI时代来了！五大AI核心公司，让你先人一步！ 1.英伟达(Nvidia):GPU王者，AI算力基础！ 2.谷歌(Google):搜索巨头，AI技术全面领先！ 3.微软(Microsoft):云计算巨头，AI应用落地先行！ 4.亚马逊(Amazon):电商巨头，AI赋能全产业链！ 5.Meta(Facebook):社交媒体巨头，元宇宙AI应用潜力无限！投资AI，就是投资未来，抓住财富。

论文被接受！恭喜𐟎‰ 𐟎ˆ 恭喜你，你的论文“Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation”已经被ICML 2024 AI4Science会议接受了！𐟓頊 𐟓… 论文提交日期：12:01, 5G2 𐟓젨–‡标题：Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation 𐟓ž 会议：ICML 2024 AI4Science 𐟒Œ 邮件内容：亲爱的Shaoning Li，感谢你将论文“Improving AlphaFlow for Efficient Protein Ensembles Generation”提交给ICML 2024 AI4Science会议。我们非常高兴地通知你，你的论文已经被接受了！𐟎‰ 你可以在OpenReview的提交页面找到最终的评审意见。𐟓‘ 如果你有任何问题或需要进一步的信息，请随时联系我们。𐟓銊祝你一切顺利！ ICML 2024 AI4Science程序委员会 𐟔 请注意，回复此邮件将不会收到任何进一步的通知。𐟓瀀

11 月 7 日 AI早报 1. 英伟达发布视觉开发工具AI Blueprint：NVIDIA发布视觉AI Blueprint，助力各行业开发视频、图像分析AI Agent。该产品支持自然语言提示定制AI Agent，无需编程，降低部署门槛。可应用于智能城市、仓库监控、交通管理等场景，提高效率与安全性。 2. 港科大、中科大等联手推出GameGen-X国产实时AI游戏： GameGen-X是由港科大、中科大等机构合作研发的AI模型，实现了开放世界游戏的实时生成与交互控制。该模型通过扩散Transformer，能够生成高质量角色、动态环境和复杂事件，并支持用户输入的多模态控制。GameGen-X为游戏内容设计和开发带来了革命性变化，展示了生成模型在自动化游戏创作中的巨大潜力。 3. 亚马逊发布X-Ray Recaps C端应用：AI追剧把握精彩瞬间：亚马逊Prime Video推出了基于生成式AI的X-Ray Recaps功能，能生成剧集、季度或场景的简洁总结。用户可以精准回顾错过的剧情，而无需回退播放或担心剧透。X-Ray Recaps结合亚马逊Bedrock云服务，支持按需总结复杂故事情节，目前在Fire TV用户中测试，年底将扩展支持。 4. 小鹏AI机器人Iron发布，何小鹏说没有500亿造不好AI机器人：小鹏AI机器人Iron采用仿人设计，身高178cm、62个主动自由度，搭载图灵AI芯片。机器人配备鹰眼视觉系统和强化学习算法，具备类似驾驶的行走能力。何小鹏强调AI机器人比AI汽车更难，500亿投入是实现这一目标的最低标准。 5. GPT-4o加钱居然能变快？新功能7秒完成原先23秒的任务：OpenAI推出“预测输出”功能，GPT-4o的响应速度提高5倍，减少任务完成时间。“预测输出”通过跳过已知内容加速任务执行，适用于更新、重写和迭代现有内容。该功能仅支持GPT-4o和GPT-4o mini模型，并以API形式提供，但使用时会增加成本。 6. CMU、Meta发布VQAScore优化文生图，Imagen3已采用： VQAScore是CMU和Meta联合推出的新评估指标，用于自动评估文本生成图像的质量，超越传统CLIPScore等方法。GenAI-Bench是一个包含复杂提示词的基准集，助力提升文生图模型的性能并提供更细致的技能分析。VQAScore和GenAI-Bench已被Imagen3等多个项目采用，用于优化生成式AI模型，提升图像与文本的匹配度。 6. Fish Agentv0.1-3b：集成ASR和TTS的端到端语音模型：Fish Agent是一个集成ASR和TTS功能的端到端语音处理模型，支持多语言语音到语音转换。该模型无需传统编解码器，能够直接进行语音输入到语音输出的转换，适用于多种音频处理场景。Fish Agent经过多语言音频数据训练，能够精准捕捉并生成环境音频信息，提供自然的语音交互体验。 7. 别让大模型CoT「想」太多，OpenAI o1准确率竟下降36.3%：研究发现思维链（CoT）在某些任务中会导致大模型性能下降，特别是在隐性统计学习和面部识别任务中。在隐性统计学习任务中，OpenAI o1模型准确率下降36.3%。研究启示CoT并非总能提升性能，未来优化LLM的提示策略需关注此类负面影响。

GPT-4新突破！AI要变天？ 1. 𐟒젳60集团创始人周鸿祎和百川智能CEO王小川谈GPT 周鸿祎：AI应用的胜负，最终由用户选择决定。王小川：中国与谷歌在AI上仍有差距，GPT-4的能力提升令人瞩目。 𐟓ˆ GPT-4在数学推理上的新成就 GPT-4在最新的数学推理数据集上取得了SOTA成绩，新型Prompting技术使其推理能力大幅提升。华为联合香港提出Progressive-Hint Prompting (PHP)方法，模拟人类解题过程，引导大模型逐步接近正确答案。结果显示，GPT-4+PHP的表现远超GPT-4+CoT。 𐟒𛠨‹𑤼Ÿ达GPU订单交付延迟，AI芯片缺货涨价英伟达A100价格涨幅达37.5%，A800价格涨幅为20.0%。英伟达GPU交货周期延长，部分订单需等到12月才能交付。 𐟎蠏penAI文本生成3D模型升级 OpenAI研究团队推出了Shap •E模型，用于合成3D资产的条件生成式模型，已开源。 𐟌𑠧”聉做好事，让美好变更好！黄晓明担任传播大使，倡导新生儿黄疸AI图像识别、AI寻人、AI物种保护、AI反诈骗等AI+公益活动。在"AI+公益"的浪潮中，第三届Light技术公益创造营汇聚了6000名开发者，黄晓明担任公益传播大使。

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