한 번의 클릭으로 ComfyUI SD3를 실행하세요! 20개 이상의 인체 장기 및 부위를 포함하는 대규모 의료 VQA 평가 데이터 세트가 출시되었습니다.
HyperAI는 AI4S의 대중화를 더욱 촉진하기 위해 라이브 방송 프로그램인 "AI4S를 만나보세요" 시리즈를 기획했습니다.첫 번째 생방송은 7월 17일 오후 7시에 시작됩니다!우리는 저장대학교에서 원격 감지 및 지리 정보 시스템 분야의 박사과정 학생인 딩 지얼(Ding Jiale)을 초대했습니다. 그의 주제는 "신경망이 주택 가격의 공간적 이질성에 대한 새로운 설명을 제공한다"입니다. 생방송을 위해 예약하고 오세요~
https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
7월 8일부터 7월 12일까지 hyper.ai 공식 웹사이트가 업데이트되었습니다.
* 고품질 공개 데이터 세트: 10
* 고품질 튜토리얼 선택: 3개
* 커뮤니티 게시물 선정: 5개 게시물
* 인기 백과사전 항목: 5개
* 7월 마감일 상위 컨퍼런스: 2
공식 웹사이트를 방문하세요:하이퍼.AI
선택된 공개 데이터 세트
1. OmniMedVQA 대규모 의료 VQA 평가 데이터 세트
이 데이터 세트는 의료 분야에서의 대규모 시각적 질의응답 평가에 초점을 맞추고 있습니다. 여기에는 12가지 다양한 모드와 인체의 20개 이상의 다양한 장기와 부위를 포함하는 118,010개의 다양한 이미지가 포함되어 있습니다. 이 연구의 목적은 대규모 다중모달 의료 모델 개발을 위한 평가 기준을 제공하는 것입니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/vafuu
이 데이터 세트에는 GPT3.5와 GPT4에서 생성된 200개 문자의 설정과 대화 데이터가 포함되어 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/IwTIW
3. HellaSwag 대형 모델 상식 추론 데이터 세트
HellaSwag 데이터 세트에는 사람에게는 매우 쉬운 질문(정확도 95% 이상)이지만 모델에게는 어려운 질문(정확도 약 48%) 70,000개가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 기존 최첨단 모델이 감당하기 어려운 데이터 세트를 구성하여 상식적 추론에서 심층적 사전 학습 모델의 성능을 탐색하는 것을 목표로 합니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/4WJGQ
4. M2Lingual 다국어 다중 라운드 교육 미세 조정 데이터 세트
이 데이터 세트는 70개의 다양한 언어를 포괄하며, 자원이 부족한 언어에 대한 더 많은 학습 데이터를 제공하고, 총 182,000개의 명령어 미세 조정 쌍을 포함하여, 특히 다양한 언어와 작업에 대한 명령어를 따르는 대규모 언어 모델의 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/1AY34
5. MyAnimeList 인기 애니메이션 정보 데이터 세트
이 데이터 세트에는 MyAnimeList 웹사이트에서 수집된 인기 있는 애니메이션 정보가 포함되어 있습니다. 여기에는 각 애니메이션을 자세히 설명하는 다양한 속성이 포함되어 있으며, 애니메이션 추세, 등급 및 기타 관련 요소를 분석하고 연구하는 데 사용할 수 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/mU04c
6. Magpie-Pro-300K 필터링된 고품질 정렬 데이터 세트
이 데이터 세트는 Llama-3 70B에서 추출한 Magpie 방법을 사용하여 합성된 고품질 지침 데이터 세트입니다. 이 데이터 세트에는 정렬된 LLM의 자기회귀 속성을 활용하여 사용자 쿼리와 해당 답변을 생성하는 자동화된 자체 합성 프로세스를 통해 생성된 약 30만 개의 고품질 대화가 포함되어 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/YTDxI
이 데이터 세트에는 총 42만 개가 넘는 클립과 12,000개의 주석이 달린 비디오가 포함되어 있습니다. Vript 데이터 세트의 각 세그먼트에는 약 145개 단어로 구성된 캡션이 함께 제공됩니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/7o2Ca
8. 중국 동부 평야 및 구릉 지역의 고해상도 수목 탐지 데이터 세트
데이터 세트에는 1,920개의 이미지로 구성된 훈련 세트와 480개의 이미지로 구성된 테스트 세트가 포함되어 있으며, 총 664,487개의 나무가 있고, 이미지당 평균 276개의 나무가 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/zTo63
9. AdaTreeFormer-London 런던 고해상도 나무 감지 데이터 세트
이 데이터 세트는 나무 밀도가 높고 나무 모양과 크기가 서로 다른 다양한 도시와 주거 환경을 포괄합니다. 452개 이미지의 훈련 세트와 161개 이미지의 테스트 세트에는 총 95,067개의 나무가 포함되어 있으며, 이미지당 평균 155개의 나무가 포함되어 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/iVHO1
10. AdaTreeFormer-Yoesmite Yosemite 고해상도 나무 감지 데이터 세트
이 데이터 세트는 주로 수목 밀도가 낮고 지형이 복잡한 우림 산악 지역을 다룹니다. 여기에는 총 98,949개의 나무를 포함하는 1,350개의 이미지로 구성된 훈련 세트와 1,350개의 이미지로 구성된 테스트 세트가 포함되어 있습니다. 각 이미지에는 평균 36개의 나무가 포함되어 있어 복잡한 지형에서 모델의 성능을 테스트하는 데 중요한 환경을 제공합니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/ic1bO
더 많은 공개 데이터 세트를 보려면 다음을 방문하세요.
선택된 공개 튜토리얼
1. 온라인 튜토리얼 | 청화대학교에서 강력 추천합니다! YOLOv10은 더 효율적인 객체 감지를 달성합니다.
YOLOv10은 Tsinghua University의 연구자들이 Ultralytics Python 패키지를 기반으로 개발한 실시간 타겟 감지 방법으로, 이전 YOLO 버전의 후처리 및 모델 아키텍처의 결함을 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 튜토리얼에서는 명령을 입력하지 않고도 한 번의 클릭으로 복제하여 즉시 대상 감지를 시작할 수 있습니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/vtjgs
img2img-turbo는 효율적인 시각적 콘텐츠 전송을 위해 설계된 효율적인 이미지 간 변환 모델입니다. 이 기능을 사용하면 단색 이미지에 풍부한 색상을 쉽게 부여하거나 간단한 스케치를 사실적인 이미지로 변환할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 직관적인 모델 데모를 제공합니다. 몇 번만 그려보면 당신도 거장이 되는 기쁨을 느낄 수 있습니다!
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/Ms5zH
3. ComfyUI StableDiffusion3 워크플로 온라인 튜토리얼
Stable Diffusion 3은 텍스트 설명을 이미지로 변환하기 위해 특별히 설계된 다중 모드 확산 변환기(MMDiT) 모델입니다. 고품질 이미지 생성, 복잡한 레이아웃 처리, 복잡한 신호 분석에 탁월합니다. 이 튜토리얼에서는 ComfyUI 워크플로를 통해 Stable Diffusion 3를 배포하고 사용하는 방법을 보여줍니다. 컨테이너를 복제하면 API 인터페이스를 통해 모델을 쉽게 시작하고 실행할 수 있습니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/sEQCW
커뮤니티 기사
1. Cell 저널에 게재되었습니다! 청화대 장창풍(张强峰) 연구팀이 개발한 SPACE 알고리즘은 유사 도구 중 가장 뛰어난 조직 모듈 발견 능력을 보유하고 있다.
청화대학교의 장창펑 연구 그룹은 그래프 오토인코더 딥러닝 프레임워크를 기반으로 한 인공지능 알고리즘인 SPACE를 개발했습니다. 이 알고리즘은 단일 세포 분해능으로 공간 전사체 데이터에서 공간 세포 유형을 식별하고 조직 모듈을 발견할 수 있습니다. SPACE는 세포 유형 식별 및 조직 모듈 발견 측면에서 다른 도구보다 확실히 우수한 성능을 보입니다. 이 글은 연구에 대한 자세한 해석과 공유입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/IZE5Q
2. 상하이 교통대학교의 Yu Xiang 연구 그룹은 다양한 유형의 RNA 수정을 식별하고 컴퓨팅 비용을 크게 절감하기 위한 이전 가능한 딥 러닝 모델을 발표했습니다.
상하이 교통대학교 생명과학 및 기술대학의 종신 부교수인 위 샹의 연구 그룹은 상하이 천산 식물원의 양 준과 왕 홍샤 팀과 협력하여 DRS에서 다양한 유형의 RNA 변형을 식별할 수 있는 전이 가능한 딥 러닝 모델인 TandemMod를 개발했습니다. 이 글은 실험 과정에 대한 해석과 공유입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/qkS18
3. 유니버설 로봇의 이정표! MIT는 이기종 데이터 소스 문제를 해결하고 멀티태스킹 로봇의 유연한 실행을 가능하게 하는 전략 조합 프레임워크 PoCo를 제안합니다.
MIT 연구진은 로봇 도구 사용 작업에서 데이터 이질성과 작업 다양성 문제를 해결할 수 있는 로봇 전략 결합 프레임워크인 PoCo를 제안했습니다. 본 논문은 연구과정에 대한 해석과 공유입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/jrJNV
4. 중국과학원 원사 딩한: 휴머노이드 로봇 - 로봇과 인공지능의 결합의 획기적인 지점
최근 HyperAI는 Ding Han 학자와 심도 있는 대화를 나누며 지능형 제조 분야에서의 그의 심오한 지식과 산업용 로봇, 휴머노이드 로봇과 같은 연구 분야에 대한 그의 독특한 통찰력에 대해 알아보았습니다. 본 기사는 딩한 학자와의 인터뷰를 자세히 해석하여 공유한 것입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/A883w
상하이 교통대학의 홍량(Hong Liang) 팀과 상하이 인공지능 연구실의 젊은 연구원인 탄판(Tan Pan)은 단백질 사전 훈련 모델을 기반으로 한 미세 조정 훈련 방법인 FSFP를 제안했습니다. 단 20개의 무작위 습식 실험 데이터만을 사용하여 단백질 사전 학습 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있으며, 모델의 단일점 돌연변이 예측 양성률을 크게 향상시킬 수 있습니다. 본 논문은 논문의 해석과 공유입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/5vKyf
인기 백과사전 기사
1. 라마인덱스
2. 평생 학습
3. 회전 위치 인코딩 로프
4. 러시아 인형은 MRL 학습을 나타냅니다.
5. 3D 가우시안 스플래팅
다음은 "인공지능"을 이해하는 데 도움이 되는 수백 가지 AI 관련 용어입니다.
B 스테이션 생방송 미리보기
"AI4S를 만나다" 생방송 시리즈의 첫 번째 에피소드가 7월 17일 오후 7시에 공식적으로 시작됩니다. 저장대학교 원격탐사 및 지리정보시스템 박사과정생인 딩지얼러를 초대하게 되어 영광입니다. 그는 "신경망은 주택 가격의 공간적 이질성에 대한 새로운 설명을 제공한다"라는 제목으로 모델의 설계 아이디어와 적용 시나리오를 이해하기 쉬운 방식으로 소개하고, 지리적 가중 회귀의 공간 회귀 분석 방법을 더 자세히 공유할 것입니다.
라이브 방송을 예약하려면 클릭하세요:https://www.huodongxing.com/event/2762111401922
게스트 소개
최고 AI 학술 컨퍼런스에 대한 원스톱 추적:
위에 적힌 내용은 이번 주 편집자 추천 기사의 전체 내용입니다. hyper.ai 공식 웹사이트에 포함시키고 싶은 리소스가 있다면, 메시지를 남기거나 기사를 제출해 알려주세요!
다음주에 뵙겠습니다!
HyperAI 소개
HyperAI(hyper.ai)는 중국을 선도하는 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 커뮤니티입니다.우리는 중국 데이터 과학 분야의 인프라가 되고 국내 개발자들에게 풍부하고 고품질의 공공 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지금까지 우리는 다음과 같습니다.
* 1300개 이상의 공공 데이터 세트에 대한 국내 가속 다운로드 노드 제공
* 400개 이상의 고전적이고 인기 있는 온라인 튜토리얼 포함
* 100개 이상의 AI4Science 논문 사례 해석
* 500개 이상의 관련 용어 검색 지원
* 중국에서 최초의 완전한 Apache TVM 중국어 문서 호스팅
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