JPEG图像无处不在，但由于在训练过程中无法轻松调整，所以它们与深度学习的兼容性并不好。这个项目回顾了现有的解决方案，并提出了一种新的方法，可以解决这些问题，使JPEG图像完全可调整且与深度学习系统兼容。JPEG...

随着技术的成熟，WebAssembly的热度逐渐降低。现在，WebAssembly已经足够好，可以在很多生产场景中使用，包括基于浏览器的模型部署。Web AI是一个GitHub仓库，它允许在浏览器中运行现代深度学习模型，这标志着WebAss...

在变压器网络中，前馈层占据了大部分的总权重。然而，如果你使用一个单一的大型前馈层，共享给编码器和解码器，你可以显著提高推理时间，同时性能的下降微乎其微。这是一种有效的优化手段，可以有效提升网络的运行效...

本文提出了一种新的系统，该系统可帮助模型在学习新任务的同时，不会忘记旧的任务。这是一种前沿的深度学习技术，主要解决了模型在学习新任务时往往会忘记旧任务的问题，这个问题在AI领域被称为灾难性遗忘。通过这种...

DeepMind的三位联合创始人之一Mustafa Suleyman接受了一档时长1小时的播客采访，讨论了限制新兴技术的负面和意外影响的方法以及其他与人工智能相关的话题。Suleyman认为，人工智能和生物技术很快就会让小团体有能力...

近期，音频深度学习领域焕发新生。通过使用一个分类器，接着是特定效果的模块，我们可以构建一个全能系统，逐步从已混合的音频中移除混响或延迟等效果。这种技术不仅能够增强音频处理的效率，还能改进音频的整体质量...

本文将深入探讨几个主要的AI模型和相关问题。其中包括羊驼2模型，代码羊驼，GPT-4，聊天GPT的微调服务，LLM的扩展，前沿的AI模型，以及LLM的版权法规。羊驼2模型和代码羊驼是近年来AI领域的重要突破，它们的设计和实...

近日，一篇深度解析如何使用PyTorch 2.0的torch.compile和Nvidia CUDA图表功能提升深度学习模型性能的文章引起了广泛关注。该文章详细介绍了借助CUDA图表在Llama 2上实现了2.3倍的速度提升。这对于对性能敏感的AI从...