当前，大多数用于Transformers的计算花费在线性层上。这项工作利用muP和Monarch矩阵构建了一个结构化表示，不仅减少了计算量，而且比原始的密集层拥有更好的扩展规则。这项技术可以提高计算效率，降低运算成本，为AI...

总部位于巴黎的AI初创公司Mistral今天迎来了其成立一周年纪念日，同时宣布完成了一笔巨额B轮融资，金额达6亿欧元。此次融资将进一步推动Mistral在人工智能领域的研发和业务拓展。Mistral致力于开发先进的AI技术，以...

研究人员升级了流行的YOLO对象检测器，推出了YOLO-World，首次引入了开放词汇检测的概念。这种方法结合了视觉语言建模和大规模数据集训练，使其能够快速且准确地识别大量对象，即使在未特定训练的场景中也能表现出色...

事件驱动架构（EDA）是一种流行的架构模式，它可以使系统高度可扩展和灵活。然而，在实现EDA时，存在许多反模式，这些反模式将导致系统变得难以维护和扩展。本文将介绍一些常见的EDA反模式，并提供一些解决方案。...

Netflix正在对其电视应用的首页进行重新设计测试，新设计将传统的静态瓷砖替换为可扩展的动态盒子，当用户选中时，这些盒子将扩展显示更多内容。此外，Netflix还计划移除原来从屏幕左侧弹出的菜单，代之以屏幕顶部的...

研究人员推出了LlamaCare，一个专门为医疗知识调优的大型语言模型（LLM）。LlamaCare不仅在处理医疗数据方面表现出色，还引入了扩展分类集成（ECI）技术，以解决LLM中的分类问题。该模型的推出标志着医疗领域人工智...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

muP 是一种被所有前沿模型实验室广泛使用的强大工具，用于将小模型上调优的超参数转移到更大、更昂贵的训练任务中。本文探讨了如何将这种技术应用于稀疏模型，从而显著提升训练性能，同时降低计算成本。通过muP，研...