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2024-05-28 talkingdev

深度学习框架Tinygrad 0.9.0正式发布

深度学习框架Tinygrad 0.9.0正式发布。Tinygrad是一个轻量级的深度学习框架,支持Python和JavaScript。Tinygrad 0.9.0增加了对自定义函数的支持,以及其他一些性能和稳定性的改进。它的设计使其非常适合在边缘设备上...

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2024-05-28 talkingdev

Llama 3-V: 用价值500美元和100倍小的模型匹配GPT4-V

近日,计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型,其与GPT4-V性能相当,但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比,Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...

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2024-05-28 talkingdev

论文:多维度适应性分类器革新语义分割技术

一种新的语义和空间适应性(SSA)分类器被引入,以解决语义分割中的局限性。这种创新方法利用粗糙的掩码来指导原型的调整,从而增强细粒度识别并明确掩码边界。SSA分类器通过结合语义和空间信息,使得模型在处理复杂...

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2024-05-28 talkingdev

Scribble2Scene:提升3D场景补全效率的新方法

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法,显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注,这不仅耗时费力,而且成本高昂。然而,Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

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2024-05-27 talkingdev

Modula-模块化范数方法提升神经网络训练效率

模块化范数是一种全新的神经网络权重更新归一化方法,能够高效扩展不同规模网络的训练。这种方法通过调整网络的权重更新过程,确保在各种网络规模下都能保持高效的训练速度和准确性。与传统的归一化方法相比,模块化...

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2024-05-27 talkingdev

LoRA-Ensemble:提升自注意力网络的预测精度

LoRA-Ensemble是一种面向自注意力网络的参数高效深度集成方法。该技术扩展了低秩适配(LoRA)的应用,通过隐式集成实现了在不增加传统集成方法高计算成本的情况下,仍能做出准确且校准良好的预测。这种方法不仅在精...

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2024-05-27 talkingdev

Mistral发布其官方模型微调开源仓库

Mistral近日宣布推出其官方模型微调仓库,这一举措将为开发者提供更方便的工具来优化和定制Mistral的模型。该官方仓库已经在GitHub上开放,用户可以通过访问该仓库获取相关资源和文档。Mistral的微调仓库支持多种机...

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2024-05-27 talkingdev

论文:Lyft利用强化学习技术优化司机与乘客匹配

Lyft团队采用在线强化学习技术,通过司机未来收入来奖励司机,从而实现司机与乘客的匹配优化。这种方法使得匹配过程能够实时显著改进,每年为乘客额外创造了大约3000万美元的收入。强化学习是一种机器学习技术,它通...

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