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2024-03-01 talkingdev

论文:PromptMM使用LLM知识蒸馏的在线购物推荐系统

PromptMM是一种使用多模态知识蒸馏的在线购物推荐系统,可以改善像亚马逊和TikTok这样的平台上的推荐系统。它通过从各种内容类型(视觉、文本或声音)中蒸馏出重要特征,来解决用户偏好的不准确性,并简化系统,以防...

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2024-02-28 talkingdev

论文:DreamRec推出'学习生成'方法,可预测用户的理想下一个选择

DreamRec引入了一种新颖的“学习生成”方法,用于顺序推荐。与传统方法从正负项目的混合中分类用户偏好不同,它创建了一个代表用户理想下一个选择的“神谕”项目。

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2023-09-29 talkingdev

Meta的文字转图片模型超越SDXL,引领新AI助手之路

Meta公司新推出的Emu图像生成模型已在用户偏好调查中超越SDXL。Emu模型是在11亿图像对上进行预训练的,只在几千张精心策划的图像上进行了微调。此模型将作为Meta新AI助手计划的主要支柱。Emu的高效性能,证明了大规...

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2023-09-04 talkingdev

RLHF与RLAIF的首次公开比较:性能相当,受人类青睐

近日,研究人员第一次公开比较了RLHF和RLAIF两种技术的性能。结果发现,这两种技术在最终模型性能方面基本相同,相比于基线模型,有大约70%的人类用户更青睐使用这两种技术。RLHF和RLAIF的研究和开发,推动了人工智...

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2023-05-04 talkingdev

开放数据集“Pick-a-Pic”用于生成文本到图像的用户偏好研究

一个名为“Pick-a-Pic”的网络应用程序被创建,让人们生成图像并分享他们的喜好,从而形成了一个大型的开放数据集,用于训练一个智能评分系统PickScore。PickScore非常擅长预测人们的喜好,并且在评估文本到图像模型方...

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