本项目引入了一种新颖的方法——多条件扩散模型，通过高效地将文本、动作和现有物体融合起来，为人体运动或房间设计等因素引导的场景创作带来了新的视角。该方法将不同条件下的扩散算法结合起来，以生成高质量的合成场...

Meta的应用强化学习团队推出了Pearl (GitHub Repo)，这是一个生产级别的强化学习AI代理库。Pearl是一个Python库，它提供了各种强化学习算法，包括DQN、DDPG、TD3、SAC等等。Pearl还提供了基本的数据结构和一个可扩展...

稳定性人工智能公司发布了StableLM Zephyr 3B稳定聊天模型，该模型是StableLM 3B-4e1t模型的一个扩展，灵感来源于Zephyr 7B模型，旨在实现高效的文本生成，特别是在指令跟踪和问答上下文中。该模型已经使用直接偏好...

Free3D是一种创新的方法，可以从一张图片中创建3D视图，而无需使用缓慢笨重的3D模型。这种技术的关键在于使用深度学习算法对图像进行处理，从而生成更加真实的3D视图。该技术可以应用于游戏、虚拟现实、增强现实等领...

最近，Mistral发布了一个使用MLX生成文本的示例，这是一种基于人工智能的技术，它可以生成高质量的自然语言文本。该示例代码可以在GitHub上找到，它展示了如何使用Mistral的MLX库来生成文本。MLX库是Mistral的核心开...

微软发布了一份针对初学者的12节生成式人工智能课程。该课程旨在帮助学生了解生成式人工智能的基础知识和概念。学生将学习如何使用Python编程语言和TensorFlow机器学习框架来构建和训练生成式模型。课程包括理论和实...

该论文借鉴了LSTM的思想，并训练了一个拥有3B参数的模型，其性能优于更大的7B参数Transformer模型。这项工作有望在序列建模领域取得新的进展，尤其是在性能和可伸缩性方面。

LLM可视化是一个展示nano-gpt模型的网站，该模型有85000个参数。它展示了该模型如何将一个包含6个字母的序列按字母顺序排列。此网站可以帮助人们更好地了解和理解自然语言处理中的模型和算法。