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2023-08-08 talkingdev

Next.js Commerce 2.0发布,加速构建可组合的电商应用

Next.js Commerce 2.0是一个全新的电商加速器模板,展示了构建可组合的电商应用的最佳模式。它已经适配了App Router,并具有动态商店和简化的架构。Next.js Commerce 2.0支持BigCommerce、Medusa、Saleor、Shopify和...

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2023-08-04 talkingdev

论文:SoftMoE,一种改进的稀疏混合专家模型,低成本提高模型容量

SoftMoE 是一种新的模型架构,它改进了稀疏的混合专家(MoE)模型。通过使用软分配方法,每个专家处理输入令牌的子集,SoftMoE以更低的成本提供了更大的模型容量。在视觉识别任务中,SoftMoE的表现超过了标准的变压...

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2023-07-26 talkingdev

我们的奥本海默时刻:AI武器的诞生

本文通过比较核武器的开发和高级AI技术的发展,探讨了AI可能的危险用途所面临的道德十字路口。作者对停止这些开发提出了反对的观点,认为通过强大的技术架构和监管框架可以管理风险。他们强调了利用AI技术进步保持硬...

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2023-07-20 talkingdev

RepViT:高效的图像识别架构(GitHub Repo)

研究人员已经开发出一种新型的轻量级神经网络,名为RepViT。该网络通过整合轻量级视觉变换器(Vision Transformers)和传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)的高效设计元素而形成。这项技术的开发,...

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2023-07-12 talkingdev

bitsandbytes发布4位推理,实现AI模型精度与速度的突破

AI模型包含许多参数,它们在计算机中以十进制数字的形式表示。这些数字的精度决定了它们的准确度和占用的空间大小。如果将精度从32位降低到16位,将会大幅提高运行速度。现在,我们可以将精度降低到4位,从而在一些...

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2023-07-05 talkingdev

WavePaint模型:更快、更智能的图片修复工具

想象一下拥有一种可以快速准确地填补图片缺失部分的工具 - 这就是WavePaint模型所做的!它使用一种称为WaveMix的架构来修复图像,比当前的方法更快,步骤更少。

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2023-06-21 talkingdev

新兴架构为LLM应用提供新机遇

这篇文章由a16z撰写,讨论了一些新兴的LLM应用架构,包括联邦学习、边缘计算和无服务器计算。这些架构为LLM提供了新的扩展方式和更高效的运行方式,可能会在未来推动LLM的广泛应用。

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2023-05-31 talkingdev

用多模态语言模型生成图像

## 新闻内容: - 近来,多种数据类型的多模态训练变得越来越受欢迎。 - 模型架构通常需要复杂且有点脆弱的解决方案。 - Gill是一个很酷的新项目,它将文本标记与图像标记交错使用,从而实现真正的多模态输入和输出...

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