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2024-07-12 talkingdev

论文:PaliGemma技术报告-基于SigLIP 和 Gemma 2B的强大视觉语言模型

PaliGemma是一款基于SigLIP和Gemma 2B的强大视觉语言模型。这份技术报告详细阐述了在构建PaliGemma过程中的架构选择和数据收集方面所做的决策。SigLIP和Gemma 2B的结合使得PaliGemma在视觉语言建模方面展现出卓越性...

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2024-07-12 talkingdev

FlashAttention 3:现代快速语言模型的基础升级

FlashAttention是现代快速语言模型的基础,而最新的FlashAttention 3版本则是其重要的升级。与以前的版本相比,新版本使用了75%的H100容量(相比之前的35%有了显著的提升)。这次的能力提升归因于一系列重要的系统改...

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2024-07-10 talkingdev

深度了解Tinygrad:AI编译器的全新引领者

Tinygrad是一款用于训练深度学习模型的工具包。这套笔记是AI编译器的极佳入门读物,更是为深入了解Tinygrad内部机制做好准备。Tinygrad以其精简的设计和高效的性能,为AI领域带来了新的可能性。无论你是AI领域的专家...

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2024-07-10 talkingdev

illm-tsc: 利用AI增强交通信号控制框架开源

研究人员已经开发出一个新的框架,该框架将大型语言模型与强化学习相结合,以提高交通信号控制系统的性能。这种新的方法借助AI的能力,使交通信号控制系统能够更有效地管理交通流量,提高道路效率,降低交通拥挤,从...

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2024-07-10 talkingdev

MobileLLM:专为移动设备优化的超千万参数语言模型

MobileLLM 是一款新的技术工具,专为设备使用情景优化具有数亿参数的语言模型。这款工具的出现,将大大提高设备上语言模型的效率和性能。其优化能力强大,可以处理具有高达数十亿参数的语言模型,这对于需要在设备上...

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2024-07-10 talkingdev

学习在测试时:新型RNN变体超越Mamba

最近,一种新型的循环神经网络(RNN)变体在多项任务中的表现超过了Mamba。这种新型的RNN变体的重要特点是其更新函数本身就是一个机器学习(ML)模型。这使得它可以处理长上下文和在上下文中进行学习。在现今的机器...

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2024-07-10 talkingdev

论文:将系统2精炼为系统1:COT新思维链模型提升计算和推理效率

系统2模型是一种使用类似于思维链的方法,通过更多的测试时间计算来提升推理的模型。最新的研究发现,我们可以将这种行为提炼为一个系统1模型,使其运行速度更快,而准确性相似。系统1模型的主要优势在于其高效的运...

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2024-07-10 talkingdev

Video-STaR:自我训练助力视觉语言模型的提升

Video Self-Training with augmented Reasoning (Video-STaR)是一种新的方法,用于改进大型视觉语言模型(LVLMs)。通过自我训练和增强推理,Video-STaR能够提高模型的学习能力和预测准确性。这种方法的主要优势在于...

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