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2024-07-15 talkingdev

论文:GBRL梯度提升强化学习,将GBT优势引入强化学习领域

梯度提升强化学习(GBRL)成功地将梯度提升树(GBT)的优势引入到强化学习领域。GBT是一种迭代决策树算法,可以优化损失函数,GBRL将这种方法应用于强化学习中,以提升其性能和效率。通过使用GBT的优势,GBRL能够提...

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2024-07-15 talkingdev

Meta如何优化广告推理服务以提高尾部利用率

近日,Meta在其机器学习推理服务的尾部利用率方面进行了优化,这些优化使得失败率减少了三分之二,计算效率提高了35%,并将p99延迟减半。这些增强功能确保Meta的广告投放系统可以在不需要额外资源的情况下处理增加的...

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2024-07-05 talkingdev

大科技公司如何吞噬AI行业

亚马逊已经聘请了绝大部分Adept的团队,这是另一个有抱负的OpenAI竞争者,并获得了其技术许可。这一举措反映了大科技公司吸收AI人才和创新的趋势,而无需进行正式的并购,以规避反垄断审查。随着AI行业面临整合和高...

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2024-07-04 talkingdev

如何在企业AI领域取胜 —— 一份实战手册

这份专注于AI的实战手册概述了企业采用AI的策略,突出了从人类执行的服务向被称为“服务即软件”的软件驱动的工作流的转变。它深入探讨了对商业模式的影响,如绩效基础定价,并强调了工作流捕获和AI准确性对于成功实施...

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2024-07-04 talkingdev

手把手教你解决Torch Compile问题,提升代码运行速度

对于使用Torch Compile的开发者来说,解决其过程中遇到的错误问题可能是一项挑战。本教程将详细介绍如何解决Torch Compile中的错误,帮助您的代码更快运行。首先,我们需要了解深度学习框架中的编译过程,这对于找到...

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2024-07-03 talkingdev

为何我们不再使用LangChain构建AI代理

Octomind放弃了使用LangChain框架进行AI测试自动化,转而选择更简单、模块化的构建块,这提高了其代码库和团队的生产力。在使用LangChain的高级抽象时,Octomind遇到了灵活性问题,这使得开发和维护变得复杂。通过改...

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2024-07-03 talkingdev

LlaRA-大模型在机器人技术中的应用

LLaRA是一个使用大型语言模型(LLM)来通过对话式的指令-响应对提高机器人行动政策的框架。通过整合视觉输入,这些视觉语言模型(VLM)处理状态信息并生成最优的政策决策。LLM的使用增强了机器人的理解和应对能力,...

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2024-07-03 talkingdev

Google AI Overviews新研究:SE Ranking的全新发现

Google的AI Overviews(AIO)功能现在只出现在8.71%的SERPs中,用于100K关键词,这比之前的64%有了显著的下降,大部分的AIOs都链接到前10的有机结果。AIO内容的长度和链接数目在推出后都有所增加,这表明Google强调...

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