在工程领域,团队规模和成本往往是企业关注的焦点。一个由几百人组成的工程团队,每年的工资支出可能高达5千万至1亿美元。然而,当高管们听到工程被视为艺术,其成果难以预测时,他们感到沮丧。工程领导者和其它高管...
Read More随着大型语言模型性能的提升,其对能源和计算能力的渴求也随之增加。为降低成本,提高处理速度,同时减少对环境的影响,模型需要实现更小型化。研究人员目前采用一种名为量化的技术,通过减少模型参数的精度来压缩网...
Read More五年前,SpaceX旗下的星链计划成功将首批60颗卫星送入轨道,至今已经发射了超过6,500颗卫星,使其成为在役的最大卫星星座。星链计划不仅在数量上取得了显著成就,更在技术创新上引领了太空行业的新潮流。其卫星的发...
Read More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...
Read MoreScribble2Scene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...
Read MoreLoRA-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...
Read More研究人员开发了一种新的方法——全局-局部语义一致学习(Global-Local Semantic Consistent Learning,简称GLSCL),以提升文本视频检索的效率。这一创新方法不仅提高了检索的准确性,还显著降低了计算成本。GLSCL通过...
Read MoreLeMeViT是一种新的方法,通过使用可学习元令牌来降低视觉Transformer的计算成本。这些元令牌能够高效地捕捉关键信息,从而显著提高推理速度。与传统的视觉Transformer相比,LeMeViT在保持高精度的同时,大幅减少了计...
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