À l'ère du développement rapide des médias numériques, l'amélioration et la restauration de la qualité vidéo sont devenues un sujet d'intérêt majeur. La popularisation de la création de contenu vidéo a entraîné une demande croissante en termes de qualité vidéo. Cependant, de nombreuses vidéos sont souvent affectées par divers facteurs lors de leur création ou de leur transmission, ce qui entraîne des problèmes de flou et de manque de détails. Pour résoudre ce problème, une équipe de recherche de l'Université technologique de Nanyang et de ByteDance a récemment lancé une technologie de restauration vidéo innovante appelée SeedVR. SeedVR utilise un transformateur de diffusion (Dif...)

Le MIT a présenté cette semaine un nouveau modèle pour entraîner des robots, visant à résoudre le problème de l'apprentissage par imitation qui peut échouer lorsque de petits défis sont introduits. Les chercheurs ont souligné que l'apprentissage par imitation peut échouer dans des situations telles que des changements d'éclairage, des environnements différents ou de nouveaux obstacles, car le robot n'a tout simplement pas assez de données pour s'adapter. L'équipe a cherché des modèles tels que GPT-4 pour trouver une méthode de données robuste pour résoudre le problème. Ils ont introduit une nouvelle architecture appelée transformateur pré-entraîné hétérogène (HPT) qui rassemble des informations provenant de différents capteurs et de différents environnements.

KAN2.0, une version améliorée de l'architecture de réseau neuronal, vise à approfondir l'intégration de l'IA et de la physique classique. Les chercheurs peuvent personnaliser les modèles, intégrer des connaissances spécialisées, pour découvrir des concepts clés des systèmes physiques tels que le lagrangien. Le nouveau cadre, grâce à ses trois fonctions MultKAN, kanpiler et transformateur d'arbres, améliore l'expression, l'utilité et l'interprétabilité des modèles, résolvant ainsi les problèmes de compatibilité entre l'IA et la science. KAN2.0 excelle dans l'identification des caractéristiques, la révélation des structures modulaires et la découverte de formules symboliques, particulièrement dans les domaines difficiles à représenter par des équations symboliques, tels que la chimie.

Apple et Meta AI ont uni leurs forces pour présenter une nouvelle technologie, 'LazyLLM', visant à améliorer l'efficacité des grands modèles linguistiques dans le raisonnement sur les longs textes. Les architectures de transformateurs modernes sont confrontées à un problème de lenteur lors du traitement de longues invites, en particulier en raison de la complexité de calcul qui augmente linéairement. Pour résoudre ce problème, LazyLLM adopte une stratégie de sélection dynamique des jetons importants, réduisant ainsi la charge de calcul tout en maintenant la précision du modèle. Son mécanisme efficace comprend l'évaluation des scores d'attention des couches précédentes, la réduction dynamique des coûts de calcul, la restauration dynamique des jetons élagués et l'utilisation d'un cache auxiliaire.

🚀 Les entreprises de grands modèles s'efforcent de progresser, la gestion des "longs textes" constituant une nouvelle tendance. 📈 L'article souligne que le défi de la longueur du contexte est en réalité lié à la structure du transformateur. 📚 La technologie des longs textes offrira des applications plus approfondies dans les domaines de la finance, du droit et de la recherche.