اختيارات المحرر الأسبوعية | بديل مجاني لـSora، برنامج تعليمي أساسي عبر الإنترنت لـPython، إطلاق مجموعة بيانات MCFEND الصينية للكشف عن الأخبار المزيفة
بعد ChatGPT، أصدرت OpenAI منتجًا رائعًا آخر - نموذج الفيديو Sora. في حين لا تزال النماذج الأخرى تكافح من أجل التغلب على مشكلة الاستمرارية في غضون ثوانٍ قليلة، قامت Sora بالفعل بتمديد طول الفيديو إلى 60 ثانية. ومع ذلك، فإن نموذج سورا متاح حاليًا فقط لمجموعة صغيرة من الباحثين والمبدعين.
لا تقلق، توفر لك HyperAI حلاً مفتوح المصدر للفيديو المولد بالذكاء الاصطناعي:انتشار مستقر + سفر سريع + مجموعة AnimateDiff، بدء بنقرة واحدة، مجاني الاستخدام!استمتع بتجربة بصرية مذهلة في ثانية واحدة، فبديل Sora مفتوح المصدر في انتظارك! أصبحت الآن دروس التشغيل عبر الإنترنت متاحة على الموقع الرسمي لـhyper.ai، تعال وجربها!
من 25 مارس إلى 29 مارس، تحديثات الموقع الرسمي لـ hyper.ai:
* مجموعات البيانات العامة عالية الجودة: 10
* دروس تعليمية مختارة عالية الجودة: 2
* اختيار المقالات المجتمعية: 4 مقالات
* إدخالات الموسوعة الشعبية: 5
قم بزيارة الموقع الرسمي:هايبر.اي
مجموعات البيانات العامة المختارة
1. MCFEND مجموعة بيانات مرجعية متعددة المصادر للكشف عن الأخبار المزيفة في الصين
مجموعة بيانات MCFEND هي مجموعة بيانات مرجعية متعددة المصادر للكشف عن الأخبار المزيفة في الصين تم إنشاؤها بشكل مشترك من قبل جامعة هونج كونج المعمدانية والجامعة الصينية في هونج كونج ومؤسسات أخرى. وتجمع مجموعة البيانات 23,974 مادة إخبارية من مصادر متنوعة مثل منصات التواصل الاجتماعي وتطبيقات المراسلة الفورية ووسائل الإعلام الإخبارية التقليدية عبر الإنترنت، وقد تم التحقق منها جميعًا من قبل 14 منظمة دولية موثوقة للتحقق من الحقائق.
الاستخدام المباشر:
2. مجموعة تقييم البيانات المهنية باللغة الصينية Fin-Eva الإصدار 1.0 في المجال المالي
مجموعة بيانات Fin-Eva الإصدار 1.0 هي مجموعة بيانات للتقييم المالي تم إطلاقها بشكل مشترك من قبل Ant Group وجامعة شنغهاي للتمويل والاقتصاد. ويغطي البرنامج سيناريوهات مالية متعددة مثل إدارة الثروات والتأمين وأبحاث الاستثمار، ويطلق تخصصات موضوعية مهنية مالية، مع إجمالي عدد أسئلة التقييم يتجاوز 13000 سؤال.
الاستخدام المباشر:
3. مجموعة بيانات VidProM واسعة النطاق لتحويل النص إلى فيديو
مجموعة بيانات VidProM هي أول مجموعة بيانات واسعة النطاق لتحويل النص إلى فيديو للمستخدم الحقيقي، تم تطويرها بشكل مشترك من قبل جامعة سيدني للتكنولوجيا وجامعة تشجيانغ. ويحتوي على 1.67 مليون رسالة نصية فريدة لتحويل الفيديو إلى نص، و6.69 مليون مقطع فيديو تم إنشاؤها بواسطة أربعة نماذج انتشار متطورة.
الاستخدام المباشر:
4. مجموعة بيانات التعرف على المشاعر من FindingEmo
FindingEmo هي مجموعة بيانات صور جديدة تم إنشاؤها بواسطة KU Leuven ومؤسسات أخرى خصيصًا لمهام التعرف على المشاعر. تحتوي مجموعة البيانات على تعليقات توضيحية لـ 25000 صورة.
الاستخدام المباشر:
5. مجموعة بيانات GPD لتدفق الحشود وسرعة حركة المرور
تم قبول أحدث إنجاز لمركز أبحاث العلوم الحضرية والحوسبة، قسم الهندسة الإلكترونية، جامعة تسينغهوا، "التعلم المكاني الزمني من خلال توليد الشبكة العصبية المنتشرة"، من قبل ICLR2024. اقترحت الدراسة نموذج GPD (الانتشار التوليدي المسبق التدريب) لتحقيق التعلم المكاني الزمني في السيناريوهات ذات البيانات المتفرقة. هذه المجموعة من البيانات هي بيانات مفتوحة المصدر وشيفرة للورقة البحثية.
الاستخدام المباشر:
6. مجموعة بيانات ألغاز الخوارزميات متعددة الوسائط AlgoPuzzleVQA
مجموعة بيانات AlgoPuzzleVQA عبارة عن مجموعة بيانات استدلالية متعددة الوسائط أنشأتها جامعة سنغافورة للتكنولوجيا والتصميم لتحدي وتقييم قدرة نماذج اللغة متعددة الوسائط على حل الألغاز الخوارزمية التي تتطلب الفهم البصري وفهم اللغة والاستدلال الخوارزمي المعقد.
الاستخدام المباشر:
7. مجموعة بيانات تقييم السلامة النموذجية الكبيرة UltraSafety
تم إنشاء مجموعة بيانات UltraSafety بشكل مشترك من قبل جامعة رينمين الصينية وجامعة تسينغهوا وشركة Tencent لتقييم وتحسين سلامة النماذج الكبيرة. تم استخلاص مجموعة البيانات من 1000 تعليمة بذرة آمنة من AdvBench وMaliciousInstruct، وتم تمهيد 2000 تعليمة أخرى باستخدام Self-Instruct.
الاستخدام المباشر:
8. NAIP-S2 الولايات المتحدةمجموعة بيانات الاستشعار عن بعد الوطنية فائقة الدقة
NAIP-S2 عبارة عن مجموعة بيانات استشعار عن بعد فائقة الدقة أصدرها معهد ألين للذكاء الاصطناعي والتي تحتوي على صور مقترنة من NAIP وSentinel-2 فوق الولايات المتحدة القارية. تتمتع مجموعة البيانات هذه بتطبيقات واسعة في مجال علوم الاستشعار عن بعد، وخاصة في مراقبة الأسطح وإدارة الموارد وتقييم التغيرات البيئية، مما يوفر دعمًا للبيانات عالية الدقة.
الاستخدام المباشر:
9. مجموعة بيانات CLIcK للثقافة الكورية وذكاء اللغة
تم إنشاء مجموعة بيانات CLIcK بواسطة المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا لسد الفجوة في تقييم المعرفة الثقافية واللغوية للنماذج الكورية الكبيرة. تحتوي مجموعة البيانات على 1995 زوجًا من الأسئلة والأجوبة مستمدة من الامتحانات والكتب المدرسية الكورية الرسمية، وتغطي فئتين: اللغة والثقافة، والتي تنقسم إلى 11 فئة فرعية. توفر كل عينة تعليقات تفصيلية تشير إلى المعرفة الثقافية واللغوية المطلوبة للإجابة على السؤال.
الاستخدام المباشر:
10. البيانات المستخدمة في أبحاث TacticAI
تعتبر مجموعة البيانات هذه هي البيانات ذات الصلة التي تم جمعها في بحث "TacticAI: مساعد الذكاء الاصطناعي التكتيكي لكرة القدم".
الاستخدام المباشر:
لمزيد من مجموعات البيانات العامة، يرجى زيارة:
دروس تعليمية عامة مختارة
1. إنشاء أرقام عشوائية في بايثون
من الصعب الحصول على أرقام عشوائية حقيقية في أجهزة الكمبيوتر لأن أجهزة الكمبيوتر لا تستطيع سوى تنفيذ عمليات محددة. العشوائية الزائفة ممكنة ويمكن محاكاتها برمجيًا. سوف يوضح لك هذا البرنامج التعليمي خطوة بخطوة كيفية إنشاء أرقام عشوائية في Python.
تشغيل عبر الإنترنت:
2. تطوير الشبكات العصبية خطوة بخطوة باستخدام PyTorch
PyTorch هي مكتبة Python قوية لبناء نماذج التعلم العميق التي تبسط عملية التعريف والتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية. سيوضح لك هذا البرنامج التعليمي كيفية تحميل مجموعة بيانات CSV، وتحديد نموذج perceptron متعدد الطبقات، وتدريبه وتقييمه في PyTorch، مما يوفر إرشادات لإنشاء نموذج شبكة عصبية للتعلم العميق.
تشغيل عبر الإنترنت:
مقالات المجتمع
يعد هذا البرنامج التعليمي مزيجًا من حل إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر Stable Diffusion + Prompt Travel + AnimateDiff، وهو مجاني للاستخدام من قبل الجميع. ابدأ تشغيل بديل Sora مفتوح المصدر بنقرة واحدة واستمتع بالمتعة البصرية في ثانية واحدة.
تشغيل عبر الإنترنت:
قام فريق البروفيسور ليو شاو من قسم الصيدلة بمستشفى شيانغيا بجامعة سنترال ساوث بإنشاء إطار عمل شبكي جزيئي متكامل (IMN4NPD) يمكنه استكشاف المكونات الدوائية للأدوية الطبيعية بشكل شامل. فهو لا يعمل فقط على تسريع عملية إلغاء التكرار للمجموعات الواسعة في الشبكات الجزيئية، بل يوفر أيضًا تعليقات توضيحية للحلقات الذاتية والعقد المزدوجة التي غالبًا ما يتم تجاهلها في طرق البحث الحالية. وقد نشرت النتائج ذات الصلة في مجلة "Bioinformatics".
شاهد التقرير الكامل:
اقترح باحثون من جامعة سنترال ساوث طريقة تسمى AdaDR، والتي تقوم بإعادة وضع الدواء من خلال دمج ميزات العقدة والهياكل الطوبولوجية بشكل عميق، ومحاكاة المعلومات التفاعلية بينهما بناءً على عمليات التفاف الرسم البياني التكيفية، وبالتالي تعزيز القوة التعبيرية للنموذج. وقد تم نشر الورقة ذات الصلة في مجلة "الجمعية الكيميائية الأمريكية".
شاهد التقرير الكامل:
غالبًا ما تكون الركلات الركنية فرصة ممتازة لتطبيق تكتيكات التدريب. ردًا على ذلك، أطلقت Google DeepMind ونادي ليفربول لكرة القدم بشكل مشترك TacticAI، الذي يستخدم أساليب التعلم العميق الهندسية والنماذج التنبؤية والتوليدية لتزويد المحترفين برؤى تكتيكية حول ركلات الركنية. تظهر نتائج الدراسة أن التصميم التكتيكي الذي اقترحته TacticAI هو المفضل لدى الخبراء البشريين في جميع حالات 90%. تصل دقة التنبؤ باستقبال الكرة إلى 74%، وتزداد فرصة التصويب بمقدار 13%. وقد نشرت النتائج ذات الصلة في مجلة "نيتشر".
شاهد التقرير الكامل:
مقالات موسوعية شعبية
1. اختبار t المقترن
2. التعلم التمثيلي
3. ترميز موضع الدوران RoPE
4. البحث المعرفي
5. الاستدلال القائم على الحالة (CBR)
فيما يلي مئات المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي تم تجميعها لمساعدتك على فهم "الذكاء الاصطناعي" هنا:
معاينة البث المباشر لمحطة B
| تاريخ | وقت | محتوى |
| 1 أبريل الاثنين | 10:00 | دورة هارفارد CS50 (2023) |
| الثلاثاء 2 أبريل | 10:00 | دورة هارفارد CS50 (2022) |
| الأربعاء 3 أبريل | 10:00 | دورة التعلم العميق من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا |
| الخميس 4 أبريل | 10:00 | المؤتمرات الصحفية لشركة NVIDIA على مر السنين |
| الجمعة 5 أبريل | 10:0018:00 | دورة تجميعية في التعلم الآلي - يوم الذكاء الاصطناعي في تسلا |
| السبت 6 أبريل | 10:00 | مؤتمرات Google IO على مر السنين |
| 7 أبريل الأحد | 10:00 | ندوة ستانفورد للذكاء الاصطناعي |
تبث قناة Super Neuro TV بثًا مباشرًا على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع. انقر للحصول على "المخللات الإلكترونية" في مجال الذكاء الاصطناعي:
http://live.bilibili.com/26483094
إن ما ورد أعلاه هو كل محتوى اختيار المحرر لهذا الأسبوع. إذا كان لديك موارد تريد تضمينها على الموقع الرسمي لـ hyper.ai، فنحن نرحب بك أيضًا لترك رسالة أو إرسال مقال لإخبارنا بذلك!
نراكم في الاسبوع القادم!
حول HyperAI
HyperAI (hyper.ai) هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء في الصين.نحن ملتزمون بأن نصبح البنية التحتية في مجال علوم البيانات في الصين وتوفير موارد عامة غنية وعالية الجودة للمطورين المحليين. حتى الآن، لدينا:
* توفير عقد تنزيل محلية سريعة لأكثر من 1200 مجموعة بيانات عامة
* يتضمن أكثر من 300 برنامج تعليمي كلاسيكي وشائع عبر الإنترنت
* تفسير أكثر من 100 حالة بحثية من AI4Science
* دعم البحث عن أكثر من 500 مصطلح ذي صلة
* استضافة أول وثائق كاملة حول Apache TVM باللغة الصينية في الصين
قم بزيارة الموقع الرسمي لبدء رحلة التعلم الخاصة بك: