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2024-05-28 talkingdev

Scribble2Scene:提升3D场景补全效率的新方法

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法,显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注,这不仅耗时费力,而且成本高昂。然而,Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

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2024-05-27 talkingdev

Modula-模块化范数方法提升神经网络训练效率

模块化范数是一种全新的神经网络权重更新归一化方法,能够高效扩展不同规模网络的训练。这种方法通过调整网络的权重更新过程,确保在各种网络规模下都能保持高效的训练速度和准确性。与传统的归一化方法相比,模块化...

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2024-05-27 talkingdev

LoRA-Ensemble:提升自注意力网络的预测精度

LoRA-Ensemble是一种面向自注意力网络的参数高效深度集成方法。该技术扩展了低秩适配(LoRA)的应用,通过隐式集成实现了在不增加传统集成方法高计算成本的情况下,仍能做出准确且校准良好的预测。这种方法不仅在精...

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2024-05-27 talkingdev

Mistral发布其官方模型微调开源仓库

Mistral近日宣布推出其官方模型微调仓库,这一举措将为开发者提供更方便的工具来优化和定制Mistral的模型。该官方仓库已经在GitHub上开放,用户可以通过访问该仓库获取相关资源和文档。Mistral的微调仓库支持多种机...

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2024-05-23 talkingdev

Suno AI音乐生成平台融资1.25亿美元

Suno,一家致力于音乐生成的科技平台,近日宣布成功筹集1.25亿美元资金。此次融资将用于进一步开发和完善其平台,旨在实现人人都能创作音乐的愿景。Suno利用先进的人工智能技术,让用户无需具备专业音乐知识,也能轻...

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2024-05-23 talkingdev

论文:新神经网络架构Wav-KAN显著提升训练速度与稳健性

研究人员开发了一种名为Wav-KAN的神经网络框架,该框架采用小波函数来提升模型的可解释性和性能。与传统模型不同,Wav-KAN能够同时捕捉高频和低频数据成分,从而实现更快的训练速度和更高的稳健性。这一创新方法不仅...

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2024-05-22 talkingdev

CSTA项目开源,提升视频摘要效果

本项目引入了一种新的基于CNN的时空注意力(CSTA)方法,用于改进视频摘要。与传统的注意力机制不同,CSTA通过使用2D CNN来捕捉帧的视觉重要性,从而更好地理解视频中的关系和关键属性。这种方法不仅能够有效提取视...

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2024-05-20 talkingdev

Touch AI:用AI和贝叶斯模型寻找理想的商业客户

在当下的商业环境中,寻找理想的商业客户至关重要。触摸AI(Touch AI)的产品正在帮助企业实现这一目标。它利用人工智能和贝叶斯模型,为企业提供了一种优化投递和转化率的有效方法。通过这种方式,企业能够更准确地...

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