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2023-09-11 talkingdev

利用2D扩散概率模型雕刻3D人体模型

如果使用扩散模型生成包含距离和形状信息的2D法线图,然后使用3D重建算法,就可以利用底层身体模型生成逼真的3D人体化身。这对于合成化身和角色创建非常有用。扩散模型和3D重建算法的结合开启了一种全新的人体模型生...

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2023-09-04 talkingdev

多视角扩散的3D生成技术:全局一致性与语义连贯性的新突破

近期,3D生成方法的研究领域又有新进展。这次的新方法,生成出的网格模型在全局上具有一致性,并且在语义上呈现出连贯性。更令人兴奋的是,这项技术还有极大的加速优化空间。通过采用多视角扩散的方法,3D模型生成技...

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2023-08-24 talkingdev

自我训练调查:机器学习新方向解析

半监督和自我监督学习是机器学习模型生成训练信号的地方。这与标准的监督、无监督和强化学习有所不同。目标函数通常是特定于数据的(例如,掩盖单词或旋转图像)。本研究深入探讨了在这个领域使用的常见技术和存在的...

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2023-08-10 talkingdev

AI技术加速药物发现,潜在改变医学

生物技术公司Recursion利用人工智能和超级计算机预测可能导致新药的化学相互作用。该公司表示,它现在每周进行大约220万次实验,并使用AI模型生成了25个宽字节的数据。如果其中任何一种化合物被证明有用,需要数年时...

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2023-08-08 talkingdev

无分类器引导在HF变压器中的应用(GitHub拉取请求)

无分类器引导是一种引导模型生成的方式。它在图像生成中得到了广泛的应用。同时,它对于文本也同样适用,如今已被纳入Hugging Face模型的`.generate()`方法中。无分类器引导的工作原理是通过对模型的输出进行引导,...

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2023-08-02 talkingdev

论文:ToolLlama-语言模型与API的强大结合

工具使用是一个范例,其中语言模型生成触发某些API被调用的词汇,其输出作为令牌被反馈到语言模型中。这意味着语言模型能够使用计算器,网络浏览器,甚至编码环境。随着最近强大的开源语言模型的发布,您可以收集40k...

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2023-07-27 talkingdev

AI文本错误检测新工具:FacTool(GitHub Repo)

近日,新的框架FacTool在GitHub上开源,该框架专门设计用于检测大型语言模型生成的文本中的事实错误,无论任务或领域如何。这是一次重大突破,因为AI生成的文本往往包含事实上的错误或误导,这可能导致信息误解和混...

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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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