CT-RATE是一个将3D医学成像与文本报告相结合的数据集，旨在提供更丰富的医学影像信息。与此同时，CT-CLIP作为一个多功能的人工智能框架，已经针对这些图像进行了优化处理。该框架能够更好地理解和分析医学成像数据，...

谷歌发布了一份数据集和基准测试，用以展示各语言模型生成事实信息的能力。本报告深入分析了如何提升模型的真实性，并揭示在多数情况下语言模型胜过人类注释者。这一发现不仅对技术领域产生重大影响，也对如何使用人...

人工智能的近期成就归功于三个主要因素：高效机器学习算法的创新、海量数据集的支持以及半导体技术的进步带来的能源高效计算。为了保持当前的发展速度，行业需要更为强大的设备。在过去的五十年中，行业一直专注于晶...

近日，英伟达的GPU在MLPerf推理测试中取得了优异的成绩，尤其是H200型号。MLPerf推理测试是业界公认的深度学习性能评估基准，对AI系统的推理能力进行全方位评测。在此次测试中，英伟达的GPU展现了其在处理复杂机器学...

随着新的模型不断涌现，声称在标准基准测试中达到了最先进的水平，衡量这些模型在特定任务和数据上的表现变得尤为重要。Superpipe是一个强大的工具，它能够帮助开发者构建自己的数据评估流水线。通过Superpipe，用户...

在RAG（检索-生成）管道中，对嵌入向量进行搜索是至关重要的一环。通过将fp32数字替换为单个0或1，并使用KNN聚类器和重排序器，可以在缩小内存需求30倍的同时，保持性能不受影响。这一技术突破为处理大规模数据集提...

最近的一项研究提出了一种新的图像合成中写实阴影生成的方法，解决了以往在形状和强度准确性方面的挑战。研究人员通过增强ControlNet的强度调节模块以及扩展DESOBA数据集，显著提高了图像中阴影生成的质量。该技术的...

PuzzleVQA是一个专为测试大型多模态模型，如GPT-4V的抽象推理能力而设计的数据集。该数据集通过一系列复杂的视觉问题和答案对，评估模型在理解和推理方面的表现。这些问题往往需要模型进行深层次的逻辑思考和抽象概...