Платформа SIGMA: открытый инструмент для исследований в области смешанной реальности и искусственного интеллекта.

 Microsoft AI Research Introduces SIGMA: An Open-Source Research Platform to Enable Research and Innovation at the Intersection of Mixed Reality and AI

“`html

Приветствуем вас, уважаемые предприниматели!

Недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта, а также огромные модели языка, зрения и мультимодальные модели могут стать основой для создания возможностей открытого доменного знания, вывода и генерации, обеспечивая сценарии помощи в различных задачах. Возможность создавать соответствующие инструкции и контент – это только начало того, что необходимо для создания систем искусственного интеллекта, которые будут работать с людьми в реальном мире. Это включает в себя помощников в смешанной реальности, интерактивных роботов, умные производственные участки, автономные транспортные средства и многое другое.

Практические решения и ценность

Искусственные интеллектуальные системы должны непрерывно воспринимать и мультимодально рассуждать о своем окружении, чтобы беспрепятственно работать с людьми в реальном мире. Этот критерий выходит за рамки обнаружения и отслеживания объектов. Для успешного физического взаимодействия все участники должны быть в курсе потенциальных функций объектов, их взаимосвязей и пространственных ограничений, а также того, как эти факторы меняются со временем.

Эти системы должны уметь рассуждать не только о физическом мире, но и о людях. В этом рассуждении должны содержаться оценки когнитивных состояний и социальных норм совместного поведения в реальном времени, в дополнение к более низкоуровневым оценкам о положении тела, голосе и действиях.

Используя комбинацию технологий смешанной реальности и искусственного интеллекта, таких как большие языковые и видеомодели, Microsoft Research представляет SIGMA. Эта интерактивная программа может использовать HoloLens 2 для проведения пользователей через процедурные задачи. Большая языковая модель, такая как GPT-4, или набор вручную определенных этапов в библиотеке задач могут быть использованы для динамического создания задач. Когда пользователь задает SIGMA открытый вопрос во время взаимодействия, система может использовать свою обширную языковую модель для предоставления ответа. Кроме того, SIGMA может находить и выделять объекты, связанные с задачей, в поле зрения пользователя, используя видеомодели, такие как Detic и SEEM.

Ряд дизайнерских решений поддерживает эти исследовательские цели. Одним из примеров реализации системы является архитектура клиент-сервер. Устройство HoloLens 2 запускает легкое клиентское приложение, которое передает несколько потоков мультимодальных данных на более мощный настольный сервер. Эти потоки включают цветовую гамму RGB, глубину, аудио, отслеживание головы, рук и взгляда. Клиентские приложения получают данные и инструкции от настольного сервера по отображению содержимого на устройстве, которое выполняет основные функции приложения. Используя этот дизайн, исследователи могут выйти за пределы текущих вычислительных ограничений гарнитуры и открыть возможности расширения программы на другие устройства смешанной реальности.

Открытая архитектура под названием Platform for Situated Intelligence (psi) является основой для SIGMA, позволяя разрабатывать и исследовать мультимодальные интегративные системы искусственного интеллекта. Обеспечивается производительная потоковая и регистрационная инфраструктура базовой платформы psi, которая также позволяет быстрое прототипирование. Инфраструктура воспроизведения данных фреймворка делает возможным разработку и настройку прикладного уровня на основе данных. Наконец, для визуализации, отладки, настройки и обслуживания существует множество инструментов поддержки в Platform for Situated Intelligence Studio.

Хотя текущая функциональность SIGMA не является сложной, она служит основой для будущих исследований в области слияния смешанной реальности и искусственного интеллекта. Многие исследовательские темы, в частности восприятие, могут быть и были изучены с использованием собранных наборов данных. Эти проблемы охватывают широкий спектр от компьютерного зрения до распознавания речи.

Как пример постоянного стремления Microsoft к развитию в этой области, SIGMA является исследовательской платформой. Он представляет собой усилия компании в области изучения новых технологий искусственного интеллекта и смешанной реальности. Dynamics 365 Guides – это еще одно готовое к предприятию решение смешанной реальности, которое Microsoft предоставляет сотрудникам первой линии. Сотрудники первой линии получают пошаговую процедурную помощь и соответствующую информацию в рабочем процессе с помощью Copilot в Dynamics 365 Guides, который в настоящее время используется заказчиками в режиме частного предпросмотра. Искусственный интеллект и смешанная реальность работают вместе, чтобы сделать это возможным. Пользователи предприятий могут получить значительную выгоду от Dynamics 365 Guides, богатого функциональными возможностями инструмента, предназначенного для сотрудников первой линии, осуществляющих сложные операции.

Публичное предоставление системы позволяет исследователям избежать основных инженерных задач по созданию полноценного интерактивного приложения, чтобы они могли сразу перейти к захватывающим новым границам в своей области.

Проверьте детали и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit ML.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…