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2025-03-18 talkingdev

[开源] CSM语音模型在MLX上的高效运行

近日,Sesame发布了一款1B规模的对话语音生成模型,并在GitHub上开源了其Apple原生MLX版本。该版本专为在MacBook等苹果设备上高效运行而优化,展示了机器学习在移动设备上的应用潜力。MLX是苹果公司推出的机器学习框...

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2025-03-18 talkingdev

[论文推荐]Funsearch:LLM驱动的遗传算法助力数学家解决组合与数论问题

Funsearch是一种基于大型语言模型(LLM)驱动的遗传算法新实现,旨在帮助数学家解决组合和数论问题,而无需具备机器学习的专业知识。这项创新技术通过结合遗传算法的优化能力与LLM的生成能力,为数学研究提供了全新...

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2025-03-17 talkingdev

Luma推出多模态模型预训练新方法:Inductive Moment Matching

Luma首席科学家宋嘉明,作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱,近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching(IMM)。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现,还实现了10倍以上的效率...

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2025-03-17 talkingdev

[开源] 优化的工作学习代理框架OWL:高效且灵活的智能体构建方案

OWL(Optimized Workforce Learning Agent)是一个新兴的智能体框架,以其高效性和灵活性吸引了业界的广泛关注。该框架不仅在设计上体现出高度的合理性,而且在性能上也表现出色。OWL 允许开发人员通过简单的方式进...

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2025-03-17 talkingdev

[论文推荐] DiLoCo跨数据中心训练算法的扩展定律

DeepMind近日发布了一篇详细介绍DiLoCo跨数据中心训练算法扩展定律的论文。DiLoCo是一种强大的训练算法,能够在全球范围内同步梯度,确保模型训练的稳定性。该算法通过在多个数据中心之间进行分布式训练,有效提升了...

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2025-03-17 talkingdev

[论文推荐] 无需归一化的Transformer模型

Transformer模型在自然语言处理和其他领域取得了显著的成功,而其核心之一是层归一化(Layer Normalization)。然而,最新的研究提出了一种替代方案:通过精心设计的tanh函数,可以在不依赖层归一化的情况下保持模型...

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2025-03-15 talkingdev

2025年职业发展新趋势:技术驱动下的职业建议

随着技术的飞速发展,2025年的职业市场将迎来前所未有的变革。LLM、agent、embedding、LoRA和RAG等技术的广泛应用,正在重塑各行各业的职业需求。专家预测,未来的职业发展将更加依赖于技术能力,尤其是对新兴技术的...

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2025-03-14 talkingdev

[论文推荐]多模态表示学习(MMRL)推动视觉-语言模型的小样本适应

多模态表示学习(MMRL)技术通过引入一个共享的表示空间,显著提升了视觉-语言模型在处理多模态信息时的交互能力,同时保持了模型的泛化性能。这一技术不仅优化了多模态数据的融合与理解,还为小样本学习(few-shot...

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