최신 버전의 Gradio 5를 빠르게 경험해보세요! ACCV'24에 선정된 200만 명 이상의 사용자, LoLI-Street 저조도 이미지 향상 데이터 세트 온라인
Gradio는 출시 이후 매달 200만 명 이상의 사용자가 사용했으며 AI 개발 생태계에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 간결한 코드와 직관적인 인터페이스 덕분에 복잡한 머신 러닝 모델을 사용자 친화적인 웹 애플리케이션으로 쉽게 전환할 수 있으며, 애플리케이션의 보안과 접근성도 보장됩니다.
Gradio 팀은 최근 최신 버전인 Gradio 5 안정 버전을 출시했습니다. 이 버전은 실시간 애플리케이션과 스트리밍 미디어에 대한 주요 업그레이드를 실시하여 지연 시간을 줄이고 더욱 원활한 환경을 제공합니다.모든 사람이 Gradio 5의 기술적 개선 사항을 더 일찍, 더 편리하게 경험할 수 있도록 hyper.ai 공식 웹사이트에서는 Gradio를 사용하여 두 가지 인기 있는 튜토리얼을 배포합니다. 이 튜토리얼은 한 번의 클릭으로 복제하여 사용할 수 있습니다.
1. Depth Pro는 3D 깊이 맵을 즉시 생성합니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/bSp3h
2. Pyramid Flow는 1분 만에 초고화질 비디오 데모를 생성합니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/njiHn
10월 21일부터 10월 25일까지 hyper.ai 공식 웹사이트가 업데이트됩니다.
* 엄선된 고품질 튜토리얼: 2개
* 고품질 공개 데이터 세트: 10
* 커뮤니티 기사 선정: 4개 기사
* 인기 백과사전 항목: 5개
* 11월에 마감일이 있는 주요 컨퍼런스: 7개
공식 웹사이트를 방문하세요:하이퍼.AI
선택된 공개 튜토리얼
1. Depth Pro는 3D 깊이 맵을 즉시 생성합니다.
Depth Pro는 단일 2D 이미지로부터 고해상도 3D 깊이 맵을 빠르게 생성할 수 있는 오픈 소스 제로샷 메트릭 단안 깊이 추정 기반 모델입니다. 이 모델은 0.3초밖에 걸리지 않아 빠를 뿐만 아니라, 메트릭 수준의 깊이 정보를 제공하고, 생성된 깊이 맵은 실제 세계의 규모를 갖습니다. 이 프로젝트는 Gradio 인터페이스를 통해 프런트엔드 대화형 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 관련 모델과 종속성이 배포되었으며, 한 번의 클릭으로 복제하여 경험할 수 있습니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/bSp3h
2. Pyramid Flow는 1분 만에 초고화질 비디오 데모를 생성합니다.
피라미드 플로우는 오픈소스 초고화질 비디오 생성 모델입니다. 이 모델은 텍스트 설명을 기반으로 최대 10초 길이, 최대 1280×768 해상도, 24fps 프레임 속도의 고품질 비디오를 생성할 수 있습니다. 핵심 기술은 피라미드 플로우 매칭 알고리즘으로, 영상 생성 프로세스를 다양한 해상도의 여러 단계로 분해하여 생성 효율성과 품질을 향상시킵니다. 튜토리얼에 따라 컨테이너를 실행하고 API 주소를 직접 복사하여 초고화질 비디오를 생성합니다.
온라인으로 실행:https://go.hyper.ai/njiHn
💡또한, 안정적 확산 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들을 환영합니다. QR 코드를 스캔하고 [SD 튜토리얼]에 댓글을 남겨 그룹에 가입하여 다양한 기술 문제를 논의하고 신청 결과를 공유하세요~
선택된 공개 데이터 세트
1. LoLI-Street 저조도 이미지 향상 데이터 세트
이 데이터 세트는 개발된 도시 거리 풍경의 저조도 및 노출이 좋은 33,000쌍의 이미지로 구성되어 있으며, 객체 감지를 위한 19,000개의 객체 카테고리를 포함합니다. 여기에는 현실적인 조건에서 저조도 이미지 향상(LLIE) 모델을 테스트하기 위한 1k 실제 저조도 테스트 이미지도 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 객체 감지, 추적, 분할, 장면 이해를 포함한 많은 컴퓨터 비전 작업에 필수적입니다. 관련 결과는 ACCV'24에서 승인되었습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/XD7kV
2. BC-Z 로봇 학습 데이터 세트
이 데이터 세트는 로봇이 사전 경험 없이도 모방 학습을 통해 새로운 조작 작업을 수행할 수 있도록 하는 제로샷 작업 일반화를 지원합니다. 여기에는 100개의 다양한 운영 작업을 포괄하는 25,000개 이상의 다양한 운영 작업 시나리오가 포함되어 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/Lg1GC
3. 중국 전통 회화 중국 전통 회화 데이터 세트
이 데이터 세트에는 1,000개의 콘텐츠 이미지와 100개의 스타일 이미지가 포함되어 있습니다. 콘텐츠 사진 대부분은 강남의 산맥, 호수, 강, 다리, 건물 등의 실제 풍경으로, 중국 풍경뿐만 아니라 라인강, 알프스, 옐로스톤, 그랜드 캐년 등의 아름다운 풍경도 담고 있습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/wwZqs
4. OpenMathInstruct-2 수학 명령어 튜닝 데이터 세트
이 데이터 세트에는 1,400만 개의 질문-답변 쌍이 포함되어 있으며, 이는 지금까지 존재했던 같은 종류의 가장 큰 데이터 세트보다 약 8배 더 큽니다. OpenMathInstruct-2를 사용하여 Llama-3.1-8B-Base 모델을 미세 조정한 결과, MATH 데이터 세트에 대한 성능이 Llama3.1-8B-Instruct보다 15.9% 향상되었습니다(51.9%에서 67.8%로 향상).
직접 사용:https://go.hyper.ai/fxskH
5. Omni-MATH 수학적 추론 벤치마크 데이터 세트
이 데이터 세트에는 33개 하위 분야와 10개 이상의 다양한 난이도 수준을 포괄하는 4,428개의 엄격하게 수동으로 주석이 달린 대회 수준의 수학 문제가 포함되어 있으며, 올림피아드 준비 수준부터 IMO(국제 수학 올림피아드), IMC(국제 수학 경시대회), 퍼트넘 수학 경시대회와 같은 최고의 올림피아드 수학 경시대회까지 포함됩니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/tYgfN
6. 추론 기반 20k 추론 기반 데이터 세트
이 데이터 세트는 추론 모델을 훈련하여 복잡한 문제에 대해 생각하고 사람처럼 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 세트에는 다양한 분야(과학, 코딩, 수학 등)의 다양한 질문이 포함되어 있으며, 각 질문에는 자세한 아이디어 사슬(COT)과 정답이 포함되어 있습니다. 목표는 모델이 추론 과정을 학습하고 개선하고, 오류를 식별하여 수정하고, 고품질의 자세한 응답을 제공할 수 있도록 하는 것입니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/ssznB
7. 언어표 로봇 언어 라벨 궤적 데이터 세트
이 데이터 세트에는 자연어와 상호 작용할 수 있는 더욱 진보적이고 유능한 로봇의 개발을 촉진하기 위해 언어별로 표시된 궤적이 약 60만 개 포함되어 있습니다. 연구진은 언어적으로 주석이 달린 수십만 개의 궤적 데이터 세트를 사용하여 학습한 결과, 생성된 정책이 이전에 가능했던 것보다 10배 더 많은 명령을 실행할 수 있음을 발견했으며, 이는 현실 세계의 엔드투엔드 시청각 운동 기술을 설명합니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/bUPXz
8. BridgeData V2 대규모 로봇 학습 데이터 세트
확장 가능한 로봇 학습 연구를 용이하게 하기 위해 설계된 이 데이터 세트에는 24개의 다양한 환경에서 수집된 60,000개 이상의 로봇 궤적이 포함되어 있습니다. 로봇의 일반화 능력을 향상시키기 위해 연구진은 다양한 환경에서 서로 다른 물체, 카메라 위치, 작업 공간 위치를 사용하여 대량의 작업 데이터를 수집했습니다. 각 궤적에는 로봇의 작업에 해당하는 자연어 지침이 함께 제공되었습니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/eqcYW
9. RT-1 Robot Action 실제 로봇 데이터 세트
이 데이터 세트는 RT-1 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 데이터 세트에 포함된 고급 기술에는 물건 집어 올리기 및 놓기, 서랍 열기 및 닫기, 서랍에서 물건 꺼내기 및 넣기, 길고 얇은 물건 세우기, 물건 밀어 넘기기, 냅킨 당기기, 병 열기 등 다양한 물건을 사용하는 700개 이상의 작업이 포함됩니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/8ySHu
10. MedCalc-Bench 의료 컴퓨팅 데이터 세트
이 데이터 세트에는 55개의 다양한 계산 작업을 다루는 10,055개의 교육 인스턴스와 1,047개의 테스트 인스턴스가 포함되어 있습니다. 각 예시에는 환자의 기록, 특정 임상적 가치를 계산하는 질문, 최종 답변 값, 단계별 솔루션이 포함되어 있습니다. MedCalc-Bench의 목적은 의료 환경에서 LLM의 언어적, 계산적 추론 능력을 향상시키는 것입니다.
직접 사용:https://go.hyper.ai/5bhzs
더 많은 공개 데이터 세트를 보려면 방문하세요.:
커뮤니티 기사
1. 944개의 재료 데이터를 기반으로 도호쿠대학과 MIT가 GNNOpt 모델을 출시해 수백 개의 태양전지 및 양자 후보물질 발굴에 성공
일본 도호쿠 대학과 매사추세츠 공과대학의 연구진은 새로운 인공지능 도구인 GNNOpt를 출시했습니다. 이 도구는 32%를 초과하는 태양 에너지 변환 효율을 가진 246개 물질과 높은 양자 가중치를 가진 296개 양자 물질을 성공적으로 식별하여 에너지 및 양자 물질의 발견을 크게 가속화했습니다. 본 논문은 연구논문을 자세히 해석하고 공유하는 것입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/3uRDH
2. 오프라인 이벤트丨 AI for Science 학술 포럼이 개최됩니다. 상하이 자오퉁 대학교/절강 대학교/칭화 대학교/오픈베이즈 및 기타 전문가들이 베이징에 모였습니다.
2024년 오픈소스 AI 포럼(AI for Science)이 11월 2일에 개최됩니다! 그 당시 많은 대학의 연구자들은 의학 건강, 지리 정보 과학, 시공간적 복잡 시스템 등의 과학 연구 분야에 집중하여 학술 연구와 산업 응용의 다양한 관점에서 심층적인 기술 대중화 및 산업 발전 추세 분석을 제공할 것입니다.
이벤트 세부 정보를 확인하세요:https://go.hyper.ai/MiQ1O
저장대학교와 Microsoft Research Asia는 새로운 통합 의료 이미지 사전 학습 프레임워크인 UniMedI를 공동으로 제안했습니다. 이 솔루션은 진단 보고서를 공통적인 의미 공간으로 사용하여 다양한 모달리티의 의료 이미지에 대한 통합된 표현을 생성하고, 2D 및 3D 이미지를 성공적으로 통합하며 복잡한 의료 데이터를 보다 효과적으로 활용합니다. 본 논문은 논문에 대한 자세한 해석과 공유입니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/MXYTq
4. 노벨상과 튜링상을 모두 수상한 CuspAI는 종자 자금 조달로 3천만 달러를 모금했으며 지구 기후 변화에 대처하기 위해 노력하고 있습니다.
점점 더 시급해지는 기후 변화에 직면하여, 전 세계와 산업 전반의 탄소 감축 캠페인이 본격화되고 있습니다. 탄소 포집 소재를 탐색하는 데 AI를 활용하는 데 주력하는 CuspAI는 더욱 빠른 속도로 성장했습니다. 올해 6월 18일, 최대 3,000만 달러(약 2억 1,700만 위안) 규모의 시드 라운드 자금을 지원받아 그 해 유럽에서 가장 큰 시드 라운드 중 하나가 되었습니다. 이 스타트업의 매력은 무엇일까? 이 기사를 읽으면 답을 찾을 수 있을 겁니다.
전체 보고서 보기:https://go.hyper.ai/nErwd
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5. 데이터 증강
다음은 "인공지능"을 이해하는 데 도움이 되는 수백 가지 AI 관련 용어입니다.
정상회담 11월 마감
최고 AI 학술 컨퍼런스에 대한 원스톱 추적:https://go.hyper.ai/event
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 소개하이퍼.AI)
HyperAI 슈퍼 뉴럴(하이퍼.AI)는 중국을 대표하는 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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