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2024-03-14 talkingdev

论文:SSMs-线性内存消耗与高质量的视频生成

这项研究介绍了一种创新的视频生成方法,使用状态空间模型(SSMs)克服了传统的基于注意力扩散模型的内存限制,重点关注线性内存消耗。在UCF101和MineRL Navigate数据集的测试中,SSMs能够创建具有竞争力质量的更长...

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2024-03-14 talkingdev

MoAI:整合视觉任务信息的增强型语言模型

MoAI是一种新型的大型语言和视觉模型,它通过整合专门的计算机视觉任务的辅助视觉信息来增强当前模型。该模型在 GitHub 上发布,旨在改善自然语言处理和计算机视觉任务之间的互动。MoAI使用了一种新的训练方法,可以...

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2024-03-12 talkingdev

互联网档案馆图书数据集开放

互联网档案馆拥有超过2亿个OCR图书页面,可供研究使用。该数据集可用于文本识别、自然语言处理、信息检索等多个领域的研究。研究人员可以使用该数据集进行模型训练、语言建模、数据分析等工作。该数据集的发布将加速...

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2024-03-07 talkingdev

微软发布Orca数学问题数据集

微软发布了Orca数学问题数据集。该数据集被用于训练一些当前最先进的数学模型,现在可以被社区用于研究。

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2024-03-04 talkingdev

Bonito开源模型,将未标注文本转换为定制训练数据集

Bonito是一种开源模型,旨在将未注释的文本转换为定制的训练数据集,从而增强大型语言模型对专业任务的适应性,而不需要预先存在的注释。

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2024-03-04 talkingdev

探索LLMa的视频理解技术

这个仓库包含了一系列有用的资源,重点是大型语言模型在视频理解领域的应用。这些资源包括论文、代码和数据集,可以帮助研究人员和工程师更好地理解和应用LLMa模型。LLMa模型是一种基于自然语言处理的技术,在视觉和...

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2024-03-01 talkingdev

论文:AI模型的视觉感知能力得到提升

本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈,并创建了Q-Pathway数据集,以分析其清晰度、色彩和亮度。

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2024-02-28 talkingdev

FlowMDM实现长时间人体动作生成

FlowMDM是一种新的模型,用于从文本描述生成长时间连续的人体运动序列。这种首创的扩散模型使用混合位置编码进行逼真的运动创建,无需额外的去噪步骤,在关键数据集上表现出卓越的准确性和逼真度。

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