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2024-07-05 talkingdev

论文:UIST新分词方法显著提升点击率预测

UIST是一种创新的方法,通过将密集嵌入转换为用户和项目表示的紧凑、离散的令牌,显著地改善了点击率预测。不同于传统的持续嵌入方法,UIST将嵌入空间离散化,使得模型能够捕捉到更加细粒度的特征。此外,这种离散化...

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2024-07-04 talkingdev

Maestro:为Claude Opus智能协调Agent的新框架

GitHub Repo上的Maestro框架为Claude Opus提供了一个全新的解决方案,它智能地协调子代理。这个框架透过嵌入的方法,将多个子代理整合在一起,以达到更高的效率和效果。此框架的引入,为了解复杂的任务提供了新的可...

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2024-07-03 talkingdev

instantstyle+:运用现代扩散模型和内容嵌入器进行风格转换

即时风格+是一种新兴的技术,它使用现代扩散模型和内容嵌入器进行风格转换。扩散模型是一种强大的机器学习工具,能够生成高质量的图像。内容嵌入器则是一种特殊的算法,能够从图像中提取出有意义的特征。结合这两种...

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2024-06-26 talkingdev

利用RAG使本地LLM语音助手更快更具扩展性

研究人员已经发现,通过分类数据、预计算嵌入以及动态生成示例,可以使LLM语音助手更加高效和可扩展。他们利用RAG(Retrieval Augmented Generation)系统对语音助手进行优化,提高了其性能和扩展性。RAG是一种典型...

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2024-06-26 talkingdev

Lamini如何解决LLM的幻觉问题

Lamini已经成功开发出了名为'记忆调整'的技术,该技术可以有效地减少95%的幻觉现象。这项技术的主要作用在于,能够将特定的数据更有效地嵌入到模型中,而不会影响到模型的一般知识。通过这种方式,Lamini不仅解决了L...

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2024-06-25 talkingdev

论文:PE-Rank-改进的段落排名方法

PE-Rank是一种新的段落排名方法,通过使用单一的段落嵌入来进行上下文压缩,从而提高了效率。段落排名在许多技术领域都有重要的应用,如信息检索、机器翻译和自然语言处理等。传统的段落排名方法往往需要大量的计算...

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2024-06-23 talkingdev

Llama.ttf:一种既是字体又是LLM的创新技术

Llama.ttf是一种新型字体技术,它不仅可以作为字体使用,还能充当LLM(低级语言模型)的一部分。该技术通过将LLM嵌入字体中,使得字体在呈现文本的同时,也能进行机器学习任务。这项技术的研究者表示,Llama.ttf可以...

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2024-06-23 talkingdev

利用语义熵检测大型语言模型中的幻觉

随着大型语言模型的普及,越来越多的人开始依赖这些系统来生成语言内容。然而,这些系统可能会出现所谓的幻觉,即生成的内容与真实世界不符合。为了解决这个问题,研究人员提出了一种名为语义熵的新方法来检测幻觉。...

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