我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段，这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型，可以处理大量的数据并预测结果。变压...

贝叶斯流网络是一种新颖的架构和训练算法。这是一份简洁、非官方的论文复制品。目标是构建一个可以扩展到GPT-2大小模型的代码库。贝叶斯流网络的出现，为深度学习模型的训练带来了新的可能性，其独特的结构和训练方...

KernelWarehouse提出了一种新的动态卷积方法，通过更高效地分解和重组卷积核，为计算机视觉带来了新的可能。这种方法通过在各层之间巧妙地共享和混合预定义的部分，可以使用更少的参数，实现更大的灵活性和强大的功...

本文将深入探讨热门的《transformer数学101》文章，以及基于transformer架构的高性能分布式训练。变形金刚模型已经在深度学习领域广泛应用，其强大的处理能力和优异的性能表现赢得了业界的一致好评。然而，对于这种...

虽然段落任意模型（SAM）在各种数据集的分割任务中表现优异，但在面具的特定类别细节上存在疏漏。FoodSAM成功克服了这一问题。它结合了SAM的优势和新的特性，有效地分割食品图像，甚至识别出场景中的单个食品和其他...

有效的RGB-D语义分割可以帮助移动机器人更好地理解他们所在的环境。尽管深度数据提供了有用的几何洞察，但它可能会带来噪声。本文介绍了一种精简的网络，该网络使用的计算功率较少，但仍然稳健，有效地融合了色彩和...

深度神经网络在计算机视觉领域有着出色的表现，但是更快的推理时间是必要的。这篇论文介绍了一种新的Inter-Class Similarity Distillation方法和一种Adaptive Loss Weighting策略，能够更好地从老师网络向学生网络传...

TorchScale是一款PyTorch库，让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具，通过使用TorchScale，我们可以在保持高性能的同时，实现Transformers的扩展...