テキストから画像を生成する分野において、拡散モデルは比類のない能力を示していますが、美的画像生成においては依然として課題が残っています。最近、バイトダンスと中国科学技術大学は、生成画像の品質を向上させ、様々な視覚概念に対する汎用性を維持することを目的とした、新しい技術「Cross-Attention Value Mixing Control（VMix）アダプター」を発表しました。VMixアダプターの核心は、優れた条件制御を設計することにあります。

中国科学院、同済大学、寧波大学の合同チームが開発した革新的な点群圧縮技術（TSC-PCAC）が大きなブレークスルーを達成しました。この技術は点群データの圧縮効率を大幅に向上させるだけでなく、処理時間も大幅に短縮し、AR/VRなどの3Dアプリケーションの発展における技術的障壁を取り除きました。現在、3Dビジョン技術が急速に発展する中で、点群は仮想現実と拡張現実の重要なデータ形式として、膨大なデータ伝送とストレージの課題に直面しています。高品質の点群は数百万個のデータポイントを含む場合があり、各点は…

最近、韓国でDeepfake技術の悪用事件が広く注目を集めています。約22万人がTelegramを通じてAIで生成された性的な画像を拡散し、女性の権利に深刻な被害を与えました。この事件はN号房事件と呼応し、AI技術の悪用の社会的危険性を浮き彫りにしています。この問題に対し、中国の女性エンジニアである張欣怡氏とそのチームは、外灘大会AIイノベーションコンテストでDeepfakeモデルを世界に向けてオープンソース化すると発表しました。これはDeepfake技術の悪用に対抗するための技術的手段を提供することを目的としています。この行動はソーシャルメディアで高い評価を得ており…

中国科学院自動化研究所は、清華大学、北京大学などの機関と協力して、内在的複雑性を基にした脳型ニューロンモデルの構築手法を提案しました。この手法は、スパイクニューラルネットワークにおけるLIFモデルとHHモデルのダイナミクス特性の等価性を示し、マイクロアーキテクチャを設計することで計算ユニットの内在的複雑性を向上させ、HHネットワークモデルがより大規模なLIFネットワークモデルの特性をシミュレートすることを可能にしました。研究チームは、モデルをs-LIF2HHモデルに簡略化し、シミュレーション実験を通じて複雑なダイナミクス挙動を捉える能力を実証しました。

華為クラウド盤古気象大モデルが2023年中国科学十大進展に選出されました。華為クラウドチームは人工知能技術を活用し、三次元ニューラルネットワークを開発。中期天気予報を正確に実施し、全球気象の秒速予報を支援します。

2023年度の「中国科学十大進歩」を発表。人工知能、量子分野などの技術がランクイン。600件以上の科学研究成果の中から10件の重要な科学研究成果を選定。国家自然科学基金委員会主催。2100名を超える高レベルの専門家による投票で決定。2005年の開始以来、19回目を迎える。

2023年度の中国科学十大進展を発表。人工知能大規模モデルによる高精度天気予報への新たなブレークスルー、ヒトゲノムの暗黒物質が老化を促進するメカニズムの解明、脳の「可視的」な生物時計の存在とそのリズム調節メカニズムの発見、作物の耐塩性メカニズムの解明と応用、新たな手法による単一塩基から超大規模DNA断片までの精密操作、ヒト細胞DNA複製開始の新規メカニズムの解明、「LHAASO」による史上最輝きのガンマ線バーストの極めて狭いジェットと1兆電子ボルト光子の発見、ボソン符号化による誤り訂正による量子…

中国科学技術大学とIDEA研究院の封神榜チームは、中国語の医療分野向け大規模言語モデルChiMed-GPTを発表しました。このモデルはZiya2-13Bモデルをベースに構築され、130億個のパラメータを有しています。包括的な事前学習、微調整、そして人間のフィードバックによる強化学習を通じて、医療テキスト処理のニーズを満たします。ChiMed-GPTは、医療情報抽出、質疑応答、対話生成などのタスクにおいて、他のオープンソースモデルよりも優れた性能を示しています。このモデルは医療における人工知能向上に重要な意味を持ち、医療テキストデータの効率的な処理や患者の問い合わせへの対応に役立ちます。

中国科学院物理研究所は、材料合成AI大規模言語モデルMatChatを発表しました。400万件以上の論文から抽出した35,675件の無機材料固相反応合成プロセスを用いて、13,878件の高信頼性合成経路記述データに処理しました。このモデルは、材料合成分野の知識生成と推論能力を備えています。実験により、複雑な無機材料の合成予測において、ChatGPTを上回る性能を示すことが検証されました。この成果は、大規模モデルが材料分野にもたらす革新性を示しています。

OBIAは、301病院の937人の患者、193万枚の医学画像（9種類のモダリティ、30の解剖学的部位を網羅）を収録しています。OBIAは、画像データの匿名化、管理、品質管理を実現し、ユーザーは閲覧、検索、ダウンロードサービスを利用できます。OBIAは、国内の生物医学画像データのオープンシェアリングにおける空白を埋め、医学画像AIの発展に貢献します。