该研究介绍了SAM-DA，一种能够改善夜间实时追踪无人机（UAV）的新系统。通过使用Segment Anything Model（SAM）从有限的夜间图像中生成详细的训练样本，它显著提高了追踪能力同时使用更少的资源。

FiftyOne是一个强大的工具，可以通过更快、更有效地可视化数据集和解释模型来加速机器学习工作流程。它提供了直观的界面，让用户能够轻松地浏览、筛选和分析数据集。此外，FiftyOne还提供了一系列功能，如数据集的统...

LLM Library是一款可扩展、便捷、高效的大型机器学习模型微调工具箱，旨在为整个社区提供用户友好、高速可靠、易于访问的解决方案。

随着Transformer的不断流行，使用频率远远超过训练。这可能会非常慢和昂贵，但通过在GPU上进行一些巧妙的内存布局优化，它们可以获得多倍的加速。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...

Olvy 2.0是一款集成了Slack、Zendesk、Intercom、Hubspot等多个平台的产品，旨在将用户反馈集中在一个地方，并利用人工智能进行分析。用户可以通过Olvy 2.0在不同的平台上收集用户反馈，无论是在Slack上的沟通、在Ze...

FALL-E是一个先进的系统，通过逐步的过程来创建声音，包括生成基本声音'图像'，对其进行细化，并将其塑造成所需声音。该系统通过训练使用各种声音，并使用文本描述进行优化，从而学习根据文本输入复制声音的质量和环...

**研究团队最新发布的技术论文介绍了SoViT，这是一种针对大小和形状进行了优化的视觉转换器，使用先进的缩放方法，其性能与更大的模型相当，但计算量更少。SoViT在图像分类、字幕生成、视觉问答和零样本转移等各个任...