今回のキーワード：エミュシャワー、ホットスタンバイ列車、運転台、シームレスライン、画像分割、自動ラベリング
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2つのデジタルトラック
ガイド: 北西部地域は風と砂が多いです。EMU が輸送任務を完了した後、車体の外側は土色の鎧を着ているようです。強くて分厚いです。掃除方法素早く簡単に? 今日、編集者は全員を蘭州車両基地の蘭州西電車駅に連れて行き、電車がどのように「入浴」するかを観察します。
（2）どんな電車にも代わる「超特急」に乗ったことはありますか？
ガイド: 友達は知らないかもしれませんが、電車にも補欠選手がいます。スポーツフィールドの補欠選手と同じように、補欠の列車もいつでもプレーできるように準備が整っており、「ホットスタンバイ」という統一された名前もあります。どんな列車でも置き換えることができるこの「スーパートレイン」はいつでも出発できる状態にありますが、彼らは前方の列車が安全に運行することを望んでおり、遊ぶことを決して楽しみにしていません。
3 トラックの知識
ガイド: この記事は、我が国の鉄道の管理部門、運行部門、建設部門を要約し、各部門単位の機能と管轄区域を整理しており、我が国の鉄道の主な管理構造を素早く理解するのに役立ちます。
はじめに: 地下鉄は、現代人が移動する最も一般的かつ主流の交通手段の 1 つです。地下鉄で旅行するとき、「地下鉄はどうやって地下にあるの？」と思わずにはいられない人も多いかもしれません。地下鉄にも運転手はいますか？地下鉄は終着駅に到着した後、どのように折り返すのですか? 5月15日、CCTVはこれらの「地下鉄の運転手だけが知っていること」を広めた。
ガイド：「小さな庭を掘って、掘って、掘って、小さな種を植えて、小さな花を咲かせて…」 最近ショート動画プラットフォームで人気のオンライン童謡で、ご存知の方も多いと思います。今日は、電車の運転台を「掘って掘って」、中にどんな宝物が隠されているか見てみましょう。
(4) 地下鉄とライトレールをどのように分割するか? 国家基準が教えてくれる
ガイド: 都市の新しい鉄道交通は地下鉄と呼ぶべきですか、それともライトレールと呼ぶべきですか? これは長い間論争の的となってきたテーマです。全国の都市鉄道交通分類を統一するため、住宅・都市農村開発省総局は国家標準「都市鉄道交通分類（意見募集案）」について意見を募集する通知を出した。「意見草案」では、地下鉄とライトレールは、定員水準、走行速度、オプションモデル、敷設方法などの点で異なることを明確にしている。公式アカウント「Zongeryanzhi」の背景にある「都市鉄道交通分類」に返信すると、基準の全文をダウンロードできます。
ガイド：シームレスラインの原理、温度応力計算、ロックレールの温度、変位観察方法、応力除去方法、日常の保守・修理の注意事項などを紹介する動画で、シームレスラインの知識をすぐに理解できます。
4 アルゴリズムの研究
ガイド: この記事では、画像セグメンテーション タスク、アルゴリズム開発履歴、アプリケーション シナリオ、アルゴリズム分類、古典的なアルゴリズム、評価指標、オープンソース データ セット、人気のある論文、人気のあるウェアハウスなどについて詳細に紹介しており、概要は比較的包括的です。
(2) コンピュータビジョンの方向性は何ですか? 分割された大規模モデル (SAM/SegGPT/SEEM など) の包括的なインベントリ
ガイド: コンピュータ ビジョンの分野でもモデルの一般化の傾向が到来しており、コンピュータ ビジョンの分野におけるモデルの汎化能力の向上により、一般的なマルチモーダル AI システムの開発が促進されることが期待されます。が適用されます。このペーパーでは、大規模モデルのセグメント化に関する最近の開発について説明します。
(3) さらば手動ラベル付けの時代 | 最新のSOTAレベルの半自動ラベル付けツール
ガイド: この記事では、その組み合わせを紹介し
Label-Studio、SAM (Segment Anything)データ ラベル付けの効率を完全に向上させるのに役立つ半自動ラベル付けソリューションを提供します。
ガイド: この記事では、一般的な距離アルゴリズムと類似度 (係数) アルゴリズムを整理し、ユークリッド距離とコサイン距離の違いを比較します。
5 AI産業
(1) 大規模モデル開発者必携のマニュアル: この数字は覚えておく価値がある | GitHub 1200 スター
ガイド: GPT-4 を使用するコストは GPT-3.5 の 50 倍であり、大規模な言語モデルが 25 のリクエストを同時に処理するのにかかる時間は、1 つのリクエストを処理する時間のわずか 2 倍です... これらのデータはそう聞こえるかもしれません。少し古い 予想外ですが、本当です。これらは、「すべての大規模言語モデル (LLM) 開発者が知っておくべき数字」という GitHub の記事からのものです。この記事は公開されてからわずか 1 日で 1,200 個のスターを獲得しました。
(2) 大きな裏話: OpenAI は新しいモデルをオープンソース化しようとしています! オープンソースコミュニティの繁栄は大工場の「慈善活動」にかかっていますか？
ガイド: ちょうど今、The Information からの最新ニュースによると、OpenAI は新しいオープンソースの大規模言語モデルをリリースしようとしています。OpenAIは再びオープンソースですが、それは大手テクノロジー企業からの「慈善」なのか、それともオープンソースコミュニティからの「救済」なのか？現在のオープンソースのほとんどは依然として、潤沢な資金を持つ大企業がリリースした巨大なモデルに依存しています。OpenAI と Meta が事業閉鎖を決定した場合、繁栄していたオープンソース コミュニティは崩壊する可能性があります。
(3) 李志飛氏との対話：CEOは大規模なAIモデルでビジネスを始めるときに自分自身を欺いてはいけない
ガイド：「シリコンバレーに行かなければ、AIビッグモデル時代の感覚を体験することはできません。」 昨年11月、ChatGPTのパフォーマンスは、かつてGoogle本社で働いていたLi Zhifei氏を驚かせました。 NLP（自然言語処理）を専門としています。1 か月以内に、彼は人工知能の最前線に 2 度出発し、大きなモデルについてみんなで話し合いました。長年挫折してきたAI起業家にとっては、新たな刺激を期待しすぎるほどだ。寒い冬を歯を食いしばって耐えた李志飛さんは、AGI（汎用人工知能）の未来を見て、強く信じるようになったと語った。
