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2024-06-28 talkingdev

Meta发布LLM编译器:性能优化至77%,反汇编性能达45%

近日,Meta发布了两款语言模型,旨在将代码编译成汇编语言并能够反编译至LLVM IR。这两款模型在5460亿个高质量数据标记上接受了训练,并进行了进一步的指令调优。Meta的这一创新实现了优化后的汇编性能达到77%,反汇...

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2024-06-27 talkingdev

论文:DeepMind通过联合样本选择进行数据策划,进一步加速多模态学习

在预训练中,如何积极选择下一批最好的样本是一个挑战性和开放性的问题。DeepMind的这项工作探索了如何只花费10%的浮点运算和硬挖掘负样本,仍然能匹配各种任务的最新技术。在这个过程中,他们采用了一种名为“联合样...

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2024-06-24 talkingdev

LLM101开源教程:用AI打造故事讲述者

Andrej Karpathy发布了一个新的仓库,这是他正在进行的一个新课程的大纲。课程涉及构建一个可以讲述故事的对齐语言模型。课程包括视频讲座、代码和其他学习材料。这是一个主要围绕人工智能和机器学习的课程,强调对...

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2024-06-23 talkingdev

Llama.ttf:一种既是字体又是LLM的创新技术

Llama.ttf是一种新型字体技术,它不仅可以作为字体使用,还能充当LLM(低级语言模型)的一部分。该技术通过将LLM嵌入字体中,使得字体在呈现文本的同时,也能进行机器学习任务。这项技术的研究者表示,Llama.ttf可以...

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2024-06-22 talkingdev

HybridNeRF:高效的神经渲染技术

近日,研究人员提出了一种名为HybridNeRF的神经渲染技术,其可以在保持渲染质量的同时大幅缩短渲染时间。该技术利用了机器学习算法和传统渲染技术的优势,使得渲染速度可以提高数倍。研究人员表示,HybridNeRF可以被...

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2024-06-21 talkingdev

CIFAR-10,在3.29秒内实现图像分类94%准确率

CIFAR-10是一项图像分类基准测试。这段代码提供了一个训练配置,能在惊人的短时间内实现良好的性能。CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像分类数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像,其中50000张用于训...

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2024-06-21 talkingdev

苹果为提升文字与图像AI性能,开源了20个机器学习模型

苹果公司最近向Hugging Face开源AI仓库贡献了20个Core Machine Learning模型,以此来提升公有模型在图像分类和深度分割方面的性能。此举紧随苹果发布Ferret大型语言模型和四个OpenELMs到Hugging Face的步伐。这一举...

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2024-06-20 talkingdev

TroL-高效大型语言和视觉模型开源

近日,一种名为TroL的新型高效大型语言和视觉模型 (LLVMs) 在GitHub上发布,其模型规模分别为18亿、38亿和70亿参数。这些模型能够精确地处理和理解大量的语言和图像信息,其性能和效率都达到了非常高的水平。这些模...

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