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2024-07-24 talkingdev

GitHub上的删除和私有存储库数据可被任何人访问

最近,安全研究员发现可以通过GitHub API来访问删除和私有存储库中的代码和文件。GitHub API是一组用于访问GitHub数据的接口,可以通过它们来检索和操作GitHub的存储库,问题在于API授权的范围似乎没有得到正确的处...

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2024-07-24 talkingdev

MINT-1T-拥有万亿令牌的多模态数据集

研究人员宣布了一个新的数据集,其中包含了一个拥有1万亿令牌的多模态数据集。该数据集包括图像、音频和文本数据,并可用于训练人工智能算法。通过使用这个数据集,研究人员可以更好地理解人类语言和视觉系统的工作...

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2024-07-24 talkingdev

多Agent模型探索性能的升级改进

研究人员通过在最大熵框架内添加一种本地Q值学习方法,提高了QMIX的效能,QMIX是一种广受欢迎的多代理强化学习方法。这种改进的方法使得多代理模型在探索过程中能够更有效地学习,同时也提高了模型的整体性能。在多...

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2024-07-23 talkingdev

多Agent模型中的优化探索:改进后的QMIX方法

研究人员已经在最大熵框架内,通过添加一个本地Q值学习方法,改进了多代理强化学习中的一种流行方法QMIX。这种新的方法旨在提升QMIX在复杂多代理环境中的性能,通过引入本地Q值学习方法,可以更准确地捕获每个代理的...

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2024-07-22 talkingdev

Endia开源:在Mojo中进行科学计算

Endia是为Mojo设计的基于数组的编程库,旨在协助完成各种科学和机器学习任务。Mojo是一个强大的平台,拥有广泛的应用,Endia则为其增添了新的可能性。使用Endia,研究人员和开发者可以更有效地进行科学计算和机器学...

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2024-07-22 talkingdev

OpenOCR-统一开源的文本检测与识别基准

OpenOCR是一个旨在统一场景文本检测与识别算法的训练和评估基准。它通过提供一系列的评估标准,使得科研人员和工程师们能够在相同的条件下,对他们的算法进行测试与比较。这为文本检测与识别领域的研究提供了一个公...

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2024-07-22 talkingdev

MoME-提升多模态语言模型性能的新方法

研究人员提出了一种名为“多模态专家混合体” (MoME) 的方法,以解决通用的多模态大型语言模型(MLLMs)中的任务干扰问题。在多模态大型语言模型中,任务干扰是一个常见的问题,它可能会影响模型的性能和效率。MoME的提...

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2024-07-22 talkingdev

论文:词汇规模的扩展定律新研究

根据最新的研究,更大规模的模型需要更大的词汇表。这项研究探讨了词汇规模的扩展定律,揭示了模型规模和词汇大小之间的关系。随着模型规模的增大,词汇表的规模也需要相应扩大。这是因为大型模型需要处理更多的情境...

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