时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...

模拟器在人工智能中可以作为收集训练数据或模型学习交互的强大工具。这种模拟器可以用来模拟各种元素之间的不同原子互动。这种先进的深度学习原子模型被命名为MatterSim，能够尽可能地模拟现实中的原子行为，无论是...

近日，一种新型的标签方法被研究者利用在了图片和文字的配对上，这种方法运用了两次的VLMs（视觉语言模型）扫描，产生了极为详细的图片和文字配对数据。这些配对数据的标题比以往的任何数据集都要详细，能够帮助训练...

Luminal 是一款基于深度学习的开源框架，它在GitHub上发布并得到了广泛的关注。这个框架以速度和简单性为出发点，把快速和简易性放在首位，让用户可以在最短的时间内实现深度学习模型的快速构建和部署。Luminal能够...

微软近日发布了一组用于训练BitNet风格模型的GPU加速内核。这些模型在准确度上没有明显下降的情况下，大大降低了内存消耗。BitNet风格模型是一种新型的深度学习模型，它的特点是使用1.58位的数据表示方法，比传统的3...

GitHub2File是一个高效的实用工具，它可以将GitHub上的代码仓库转换成文件格式，供那些无法浏览网络的长文本模型使用。通过这个工具，研究人员和开发者可以在没有互联网连接的情况下，依然能够访问和研究GitHub上的...

本文深入探讨了如何训练扩散模型以生成视频，如何适配图像模型，甚至在无需额外训练的情况下，如何从图像模型中生成视频。扩散模型作为一种新兴的生成模型，已经在图像生成领域取得了显著的成果。文章首先介绍了扩散...

MoCha-Stereo即Motif Channel Attention Stereo Matching Network，是一种全新的立体匹配方法，它能够有效保留在传统立体匹配技术中常常丢失的几何结构。这一技术的出现有望在计算机视觉领域带来一场革命，尤其是在...