Erleben Sie Schnell Die Neueste Version Von Gradio 5! Von Mehr Als 2 Millionen Benutzern Verwendet; Ausgewählt Für ACCV'24, LoLI-Street-Datensatz Zur Online-Bildverbesserung Bei Schlechten Lichtverhältnissen
Seit seiner Einführung wurde Gradio von mehr als 2 Millionen Benutzern pro Monat verwendet und spielt eine Schlüsselrolle im Ökosystem der KI-Entwicklung. Sein prägnanter Code und die intuitive Benutzeroberfläche erleichtern die Umwandlung komplexer Modelle des maschinellen Lernens in benutzerfreundliche Webanwendungen und gewährleisten gleichzeitig die Sicherheit und Zugänglichkeit der Anwendungen.
Das Gradio-Team hat vor Kurzem die neueste Version, die stabile Version von Gradio 5, veröffentlicht, die wesentliche Verbesserungen bei Echtzeitanwendungen und Streaming-Medien mit geringerer Latenz und einem reibungsloseren Erlebnis bietet.Damit jeder die technischen Verbesserungen von Gradio 5 früher und bequemer erleben kann, verwendet die offizielle Website von hyper.ai Gradio, um zwei beliebte Tutorials bereitzustellen, die mit einem Klick geklont und verwendet werden können:
1. Depth Pro generiert sofort 3D-Tiefenkarten
Online ausführen:https://go.hyper.ai/bSp3h
2. Pyramid Flow generiert in einer Minute eine Ultra-High-Definition-Videodemo
Online ausführen:https://go.hyper.ai/njiHn
Vom 21. bis 25. Oktober gibt es Updates auf der offiziellen Website von hyper.ai:
* Ausgewählte hochwertige Tutorials: 2
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* Community-Artikelauswahl: 4 Artikel
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 5
* Top-Konferenzen mit Deadlines im November: 7
Besuchen Sie die offizielle Website:hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Tutorials
1. Depth Pro generiert sofort 3D-Tiefenkarten
Depth Pro ist ein Open-Source-Basismodell zur monokularen Tiefenschätzung mit Zero-Shot-Metrik, das schnell hochauflösende 3D-Tiefenkarten aus einem einzelnen 2D-Bild erstellen kann. Dieses Modell ist nicht nur schnell (es dauert nur 0,3 Sekunden), sondern bietet auch Tiefeninformationen auf metrischer Ebene und die generierten Tiefenkarten haben einen realen Maßstab. Dieses Projekt kann über die Gradio-Schnittstelle eine interaktive Front-End-Schnittstelle generieren. Die relevanten Modelle und Abhängigkeiten wurden bereitgestellt und können mit einem Klick geklont und ausprobiert werden.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/bSp3h
2. Pyramid Flow generiert eine Ultra-High-Definition-Videodemo in einer Minute
Pyramid Flow ist ein Open-Source-Modell zur Generierung von Ultra-High-Definition-Videos. Dieses Modell kann basierend auf Textbeschreibungen qualitativ hochwertige Videos mit einer maximalen Länge von 10 Sekunden, einer Auflösung von bis zu 1280×768 und einer Bildrate von 24fps generieren. Seine Kerntechnologie ist der Pyramid Flow Matching-Algorithmus, der den Videogenerierungsprozess in mehrere Phasen mit unterschiedlichen Auflösungen zerlegt und so die Effizienz und Qualität der Generierung verbessert. Führen Sie den Container gemäß dem Tutorial aus und kopieren Sie die API-Adresse direkt, um ein Ultra-High-Definition-Video zu generieren.
Online ausführen:https://go.hyper.ai/njiHn
💡Wir haben außerdem eine Austauschgruppe für Tutorials zur stabilen Diffusion eingerichtet. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen~
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. LoLI-Street-Datensatz zur Bildverbesserung bei schwachem Licht
Dieser Datensatz besteht aus 33.000 Paaren von Bildern bei schwachem Licht und gut belichteten Bildern aus entwickelten städtischen Straßenszenen und deckt 19.000 Objektkategorien für die Objekterkennung ab. Es enthält außerdem 1.000 echte Testbilder bei schwachem Licht zum Testen des Low-Light Image Enhancement (LLIE)-Modells unter realistischen Bedingungen. Dieser Datensatz ist für viele Computer Vision-Aufgaben von entscheidender Bedeutung, einschließlich Objekterkennung, -verfolgung, -segmentierung und Szenenverständnis. Die entsprechenden Ergebnisse wurden von ACCV‘24 akzeptiert.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/XD7kV
2. BC-Z Roboter-Lerndatensatz
Der Datensatz unterstützt die Zero-Shot-Aufgabengeneralisierung, die es Robotern ermöglicht, neue Manipulationsaufgaben durch Imitationslernen ohne vorherige Erfahrung auszuführen. Es enthält mehr als 25.000 verschiedene Betriebsaufgabenszenarien und deckt 100 unterschiedliche Betriebsaufgaben ab.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/Lg1GC
3. Traditionelle chinesische Malerei Datensatz zur traditionellen chinesischen Malerei
Der Datensatz enthält 1.000 Inhaltsbilder und 100 Stilbilder. Die meisten Inhaltsbilder zeigen reale Szenen der Berge, Seen, Flüsse, Brücken, Gebäude usw. von Jiangnan, die nicht nur chinesische Landschaften umfassen, sondern auch den Rhein, die Alpen, Yellowstone, den Grand Canyon und andere wunderschöne Landschaften.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/wwZqs
4. OpenMathInstruct-2-Datensatz zur Optimierung mathematischer Anweisungen
Der Datensatz enthält 14 Millionen Frage-Antwort-Paare und ist fast achtmal größer als der bisher größte Datensatz seiner Art. Durch die Feinabstimmung des Llama-3.1-8B-Base-Modells mit OpenMathInstruct-2 wird seine Leistung im MATH-Datensatz gegenüber Llama3.1-8B-Instruct um 15,9% verbessert (von 51,9% auf 67,8%).
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/fxskH
5. Omni-MATH Benchmark-Datensatz für mathematisches Denken
Dieser Datensatz enthält 4.428 sorgfältig manuell annotierte Mathematikaufgaben auf Wettbewerbsniveau, die 33 Unterbereiche und mehr als 10 verschiedene Schwierigkeitsgrade abdecken, vom Vorbereitungsniveau für die Olympiade bis hin zu den wichtigsten Mathematikwettbewerben der Olympiade wie der IMO (International Mathematical Olympiad), der IMC (International Mathematical Contest) und der Putnam Mathematics Competition.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/tYgfN
6. Reasoning Base 20k Reasoning Base-Datensatz
Der Datensatz ist dafür konzipiert, Denkmodelle zu trainieren, damit sie über komplexe Probleme nachdenken und dann wie Menschen reagieren können. Der Datensatz enthält verschiedene Fragen aus unterschiedlichen Bereichen (Naturwissenschaften, Programmierung, Mathematik usw.), jeweils mit einer detaillierten Ideenkette (COT) und der richtigen Antwort. Das Ziel besteht darin, dem Modell zu ermöglichen, seinen Denkprozess zu erlernen und zu verbessern, Fehler zu erkennen und zu korrigieren und qualitativ hochwertige, detaillierte Antworten bereitzustellen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/ssznB
7. Language-Table Roboter-Sprachbezeichnungs-Trajektorien-Datensatz
Der Datensatz enthält fast 600.000 sprachbeschriftete Trajektorien, um die Entwicklung fortschrittlicherer, leistungsfähigerer Roboter zu fördern, die mit natürlicher Sprache interagieren können. Durch Training mit einem Datensatz aus Hunderttausenden sprachlich annotierter Trajektorien stellten die Forscher fest, dass die resultierende Richtlinie zehnmal mehr Anweisungen ausführen konnte als zuvor möglich und so reale audiovisuelle und motorische Fähigkeiten von Anfang bis Ende beschrieb.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/bUPXz
8. BridgeData V2 – Großer Roboterlerndatensatz
Der Datensatz wurde entwickelt, um skalierbare Roboterlernforschung zu ermöglichen und enthält über 60.000 Robotertrajektorien, die in 24 verschiedenen Umgebungen erfasst wurden. Um die Generalisierungsfähigkeiten des Roboters zu verbessern, sammelten die Forscher eine große Menge an Aufgabendaten in einer Vielzahl von Umgebungen mit unterschiedlichen Objekten, Kamerapositionen und Arbeitsbereichspositionierungen. Jede Flugbahn wurde von Anweisungen in natürlicher Sprache begleitet, die der Aufgabe des Roboters entsprachen.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/eqcYW
9. RT-1 Roboteraktion Real World Robot Dataset
Dieser Datensatz wird zum Trainieren des RT-1-Modells verwendet. Zu den im Datensatz behandelten anspruchsvollen Fertigkeiten zählen das Aufheben und Platzieren von Objekten, das Öffnen und Schließen von Schubladen, das Herausnehmen und Einlegen von Objekten in Schubladen, das Aufrichten langer und dünner Objekte, das Umstoßen von Objekten, das Herausziehen von Servietten und das Öffnen von Gläsern. Insgesamt werden damit mehr als 700 Aufgaben unter Verwendung einer Vielzahl unterschiedlicher Objekte abgedeckt.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/8ySHu
10. MedCalc-Bench-Datensatz für medizinische Berechnungen
Dieser Datensatz enthält 10.055 Trainingsinstanzen und 1.047 Testinstanzen, die 55 verschiedene Rechenaufgaben abdecken. Jedes Beispiel enthält die Notizen des Patienten, eine Frage zur Berechnung eines bestimmten klinischen Werts, den endgültigen Antwortwert und eine schrittweise Lösung. Der Zweck von MedCalc-Bench besteht darin, die verbalen und rechnerischen Denkfähigkeiten von LLMs im medizinischen Umfeld zu verbessern.
Direkte Verwendung:https://go.hyper.ai/5bhzs
Weitere öffentliche Datensätze finden Sie unter:
Community-Artikel
Forscher der Tohoku-Universität in Japan und des Massachusetts Institute of Technology haben mit GNNOpt ein neues Tool für künstliche Intelligenz auf den Markt gebracht, das erfolgreich 246 Materialien mit einer Umwandlungseffizienz von Solarenergie von über 32% und 296 Quantenmaterialien mit hohen Quantengewichten identifiziert hat und damit die Entdeckung von Energie- und Quantenmaterialien erheblich beschleunigt. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe des Forschungspapiers.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/3uRDH
Das Open Source AI Forum (AI for Science) 2024 findet am 2. November statt! Zu diesem Zeitpunkt werden sich Forscher vieler Universitäten auf wissenschaftliche Forschungsfelder wie medizinische Gesundheit, geografische Informationswissenschaft und räumlich-zeitliche komplexe Systeme konzentrieren und eine eingehende Popularisierung der Technologie und Trendanalyse der Branchenentwicklung aus verschiedenen Perspektiven der akademischen Forschung und der industriellen Anwendung durchführen.
Schauen Sie sich die Veranstaltungsdetails an:https://go.hyper.ai/MiQ1O
Die Zhejiang-Universität und Microsoft Research Asia haben gemeinsam ein neues einheitliches Rahmenwerk für die Vorschulung medizinischer Bilder vorgeschlagen: UniMedI. Es verwendet Diagnoseberichte als gemeinsamen semantischen Raum, um eine einheitliche Darstellung für medizinische Bilder verschiedener Modalitäten zu erstellen, 2D- und 3D-Bilder erfolgreich zu integrieren und komplexe medizinische Daten besser zu nutzen. Dieser Artikel ist eine detaillierte Interpretation und Weitergabe des Dokuments.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/MXYTq
Angesichts des immer dringlicheren Klimawandels läuft eine globale und branchenweite Kampagne zur Reduzierung des Kohlendioxidausstoßes auf Hochtouren. CuspAI, das sich auf die Nutzung von KI zur Erforschung von Materialien zur Kohlenstoffabscheidung konzentriert, hat sogar noch schneller Fahrt aufgenommen. Am 18. Juni dieses Jahres erhielt das Unternehmen eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von bis zu 30 Millionen US-Dollar (ca. 217 Millionen RMB) und zählte damit zu den größten Seed-Finanzierungsrunden in Europa in diesem Jahr. Was ist an diesem Startup so attraktiv? Lesen Sie diesen Artikel und möglicherweise finden Sie die Antwort.
Den vollständigen Bericht ansehen:https://go.hyper.ai/nErwd
Beliebte Enzyklopädieartikel
1. Pooling
2. Variationaler Autoencoder VAE
3. Quanten-Neuronales Netzwerk (QNN)
4. Gepaarter t-Test
5. Datenerweiterung
Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Frist für den Gipfel im November
Zentrale Verfolgung der wichtigsten wissenschaftlichen KI-Konferenzen:https://go.hyper.ai/event
Das Obige ist der gesamte Inhalt der Auswahl des Herausgebers dieser Woche. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns auch gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Artikel einreichen!
Bis nächste Woche!
Über HyperAIhyper.ai)
HyperAI Super Neural (hyper.ai) ist eine führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen in China.Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Infrastruktur im Bereich der Datenwissenschaft in China zu werden und inländischen Entwicklern umfangreiche und qualitativ hochwertige öffentliche Ressourcen bereitzustellen. Bisher haben wir:
* Bereitstellung inländischer beschleunigter Download-Knoten für über 1300 öffentliche Datensätze
* Enthält über 400 klassische und beliebte Online-Tutorials
* Interpretation von über 100 AI4Science-Papierfällen
* Unterstützt die Suche nach über 500 verwandten Begriffen
* Hosting der ersten vollständigen chinesischen Apache TVM-Dokumentation in China
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