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2024-01-30 talkingdev

多模态路径:将其他模态数据与Transformer相结合

该项目提出了一种新颖的增强Transformer的方法,使用来自不同模态的无关数据,例如使用音频数据来改善图像模型。多模式路径独特地连接了两种不同模态的Transformer,使目标模态能够从另一种模态的优势中受益。

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2024-01-30 talkingdev

论文:OpenAI发布母娃学习算法,可根据需求自适应大小

OpenAI最近发布了一种名为母娃表示学习的算法,它可以根据需要自适应大小。这种自适应大小的方法被认为是母娃学习方法,该方法可以在各种粒度上学习特征。

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2024-01-29 talkingdev

改进语义分割:SFC让模型更准确

研究人员开发出一种名为共享特征校准(SFC)的方法,以增强语义分割。这个方法通过在特征图上进行跨层归一化,来缩小不同层次特征图之间的差异,从而提高了模型的性能。通过在多个数据集上的测试,研究人员发现,使...

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2024-01-29 talkingdev

AI今天和未来的趋势

人工智能是当前技术领域的热门话题,AI的应用范围越来越广泛,未来也将有更多的发展。根据专家的调查,现在的早期采用者正在使用AI来解决业务问题,并预测到到2024年AI的发展趋势。AI技术将会更加成熟,其应用场景将...

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2024-01-29 talkingdev

论文:基于Transformer的场景图生成技术问世

研究人员开发出了一种新方法来创建场景图,使该过程更快速和高效。他们基于Transformer的技术专注于改进模型对图像中不同元素的理解和连接方式,从而提高了模型在挑战性任务上的性能。

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2024-01-23 talkingdev

机器学习工程开源书籍发布

机器学习工程开源书籍发布,该项目是一个开放的方法论集合,旨在帮助成功训练大型语言模型和多模态模型。该材料适用于LLM/VLM培训工程师和运营人员。书籍包含大量脚本和复制粘贴命令,以使读者能够快速解决问题。该...

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2024-01-22 talkingdev

Meta发布音乐和声音生成模型(HuggingFace Hub)

Meta最近推出了一系列令人难以置信的音乐和声音生成模型,并发布了推理代码。这些模型是通过机器学习训练的,可以生成高质量的音乐和声音效果。该公司表示,这些模型可以用于广泛的应用场景,包括游戏声音、虚拟现实...

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2024-01-22 talkingdev

论文:用简易数据解决难问题的训练方法

以往认为难问题需要难数据,但这些数据很难标记且带噪音。这项研究表明,对相关但易处理的数据进行微调训练,可以极大提高模型解决难问题的能力。这是支持微调训练是引出知识而非添加知识的又一数据点。本研究成果对...

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