Meta最近发布了一个名为Llama3的大型模型，引起了AI界的关注。HyperAI在他们的网站上推出了一个关于如何部署Llama3的教程。他们还更新了他们的网站，提供了高质量的公共数据集、精选教程、社区文章和热门百科条目。数据集包括COCONut、太阳系行星、中文医学对话数据、TAL-SCQ5K、安徽电信问答数据、WikiArt、世界奇观、Google地标照片、GIS世界数据文件和SSDO。精选教程涵盖了部署Llama3-8B-Instruct和生成实时对话数字人类等主题。社区文章包括数学数据集摘要、AI辅助肺癌筛查、AI科学会议、单粒子跟踪和全球海洋溶解氧建模。HyperAI还将通过直播谷歌相关内容来准备谷歌I/O开发者大会。HyperAI是中国领先的人工智能和高性能计算社区，提供数据集、教程、论文和百科条目等资源。

Meta最近发布了一个名为Llama3的大型模型，引起了AI社区的关注。HyperAI在他们的网站上推出了一个关于如何部署Llama3的教程。他们还更新了他们的网站，提供了高质量的公共数据集、精选教程、社区文章和热门百科条目。数据集包括COCONut、太阳系行星、中文医学对话数据、TAL-SCQ5K、安徽电信问答、WikiArt、世界奇观、谷歌地标照片、GIS世界数据文件和SSDO。教程涵盖了部署Llama3-8B-Instruct和生成实时对话数字人类等主题。社区文章讨论了数学数据集、AI辅助肺癌筛查和纳米尺度粒子追踪等主题。HyperAI还将通过直播谷歌相关内容来准备谷歌I/O开发者大会。

通过结合结构化患者数据和非结构化临床记录，研究人员提出了一种新的多模态深度神经网络框架，用于生成描述医学图像结果的胸部 X 射线检查报告。实验证明，使用附加模态可以显著改善结果。人工评估确认了该模型在识别高级结果方面的准确性，但也指出需要更多改进。

陶哲轩发布了「AI for Math Resourses」的资源清单，包括OpenWebMath、Ape210K、Proof-Pile-2等数据集，旨在帮助人工智能数学领域的人。HyperAI筛选了部分数据集供下载使用，并补充了其他数学方面的数据集。

著名数学家陶哲轩发布了「AI for Math Resourses」的资源清单，包括OpenWebMath、Ape210K、Proof-Pile-2、Orca-Math-200K等数据集，旨在帮助人工智能数学领域的人。HyperAI超神经筛选了部分数据集供下载使用，并补充了其他数学方面的数据集。

本文介绍了3DBench，一个可扩展的3D基准测试和大规模指令调整数据集，用于评估多模态大型语言模型（MLLMs）的性能。通过实验评估和与现有数据集的比较，展示了3DBench的优越性。

本文介绍了一种生成通用时空伪异常的方法，通过修复被屏蔽区域图像和混合光流来产生时间空间扭曲。通过学习重建质量、时间不规则性和语义不一致性等异常指标，在开放集识别任务下检测现实世界的异常。实验证明该方法在性能上与其他方法相当，并提供了有价值的见解。

合成数据作为真实数据的替代品，用于解决处理真实面部数据的伦理和法律挑战。研究发现，合成面部识别数据集与真实数据集的多样性相似，生成模型的训练数据分布会影响合成数据的分布。比较基于合成数据和真实数据的面部识别模型，在属性上存在具体偏差。然而，较低的内部一致性有助于减少偏差。

介绍WebRED数据集，用于从万维网上提取关系，提供基线和强调人工注释的重要性。

多目标跟踪在交通视频中是关键研究领域，通过机器学习算法提高交通监控准确性，促进道路安全措施。TrafficMOT数据集涵盖复杂场景的多种交通情况，实验结果突出其内在复杂性，强调在交通监控和多目标跟踪领域的价值。