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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

LayerMerge:新方法提升神经网络效率

LayerMerge是一种新的方法,通过联合裁剪卷积层和激活函数来提高神经网络的效率。在神经网络中,卷积层和激活函数是最基本的两个组成部分,它们的有效组合和优化对于提升网络性能和效率至关重要。LayerMerge通过在网...

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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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2024-06-21 talkingdev

Anthropic推出高效视觉模型Claude 3.5 Sonnet,性能超越Opus

Anthropic最近推出了一款名为Claude 3.5 Sonnet的新型视觉模型。Claude 3.5 Sonnet在性能上超越了Opus,而且成本只有Opus的五分之一。这款模型目前是市场上最优秀的视觉模型,颠覆了前沿模型的性能标准。Claude 3.5...

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2024-06-20 talkingdev

Paramount开源,LLM Agent精度测量技术

近日,知名的开源平台GitHub上的Paramount项目公开了一项新的技术——LLMs(Large Language Models)的Agent精度测量。该技术旨在提升大型语言模型的代理精度,助力开发者更加准确地评估和优化模型性能。据了解,LLMs...

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2024-06-20 talkingdev

OpenAI与Google五月公告的主要看点:先进的AI模型引领未来

OpenAI和Google已经推出了先进的AI模型,能够实现实时的多模式理解和响应,带来了AI助手和语音代理的创新。OpenAI的GPT-4o以其前代的两倍速度和一半成本引发了关注,而Google的Gemini 1.5 Flash实现了显著的延迟和成...

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2024-06-20 talkingdev

开源Dot:让本地LLMs和TTS/RAG交互更便捷

近日,一个名为Dot(GitHub Repo)的开源应用引起了大家的关注。这是一个独立的开源应用,其主要目的是让用户更轻松地使用本地LLMs(语言模型)和RAG(重新生成的注意力引导)来与文档和文件进行交互。这种交互方式...

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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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