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2024-02-12 talkingdev

FunSearch:利用LLM在数学科学领域的新发现

FunSearch是一种新的AI驱动方法,它将大型语言模型与评估算法相结合,已经在数学科学领域做出了可验证的发现,包括解决了长期存在的cap set问题和更高效的bin-packing问题算法。它引入了演化方法来生成和评估代码,...

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2024-02-12 talkingdev

MetaTree:基于Transformer的决策树算法

近日,一种名为MetaTree的新型决策树算法在GitHub上公开发布。与传统的决策树算法不同,MetaTree采用Transformer模型进行学习,从而提高了泛化能力。根据开发者的介绍,MetaTree在多个数据集上进行了测试,结果表明...

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2024-02-09 talkingdev

Yolo-World: 实时开放词汇的目标检测

目标检测是识别物体及其边界框的过程。通常只能为训练前选择的一组固定物体进行检测。本研究介绍了一种实时方法,可以进行开放词汇目标检测,这意味着它可以检测任何在运行时指定的物体组合的边界框。该方法使用了一...

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2024-02-09 talkingdev

论文:改进CLIP提高图像分类效率

这篇论文重新审视了经典的高斯判别分析(GDA)算法,以改善CLIP在图像分类任务中的性能,而不需要额外的训练或资源。GDA算法通过增加一个基于贝叶斯公式的先验,实现了对输入向量的加权处理,从而有效地降低了噪声对...

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2024-02-06 talkingdev

论文:AI技术在音频质量评估中的应用

近日,研究人员开发出了一种名为PAM的工具,它使用音频语言模型对音频质量进行评估,无需参考曲目或专业培训。PAM通过深度学习算法,将音频数据转化为分布式表示形式,并将其与质量分数进行关联。据研究人员介绍,PA...

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2024-02-02 talkingdev

Norton开源,可大幅提高长视频理解能力

最新研究表明,长视频理解领域存在多粒度噪声对应问题,影响了视频语言研究的准确性。为了解决这一问题,研究人员开发了一种名为Norton的新方法,应用了最优传输算法来提高长期视频理解。该方法通过处理多粒度噪声对...

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2024-02-02 talkingdev

AlphaGo中的MCTS搜索算法实现

Monte Carlo Tree Search (MCTS)是一种先进的搜索算法。它被用于AlphaGo中,研究人员现在正在努力将其与语言模型集成。MCTS的实现一直以来都非常棘手,但是Jax的出现使得它变得更为容易。现在,开发者们可以在GitHub...

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2024-02-01 talkingdev

Lilac Garden快速聚类技术:将语言模型训练效率提高100倍

在训练语言模型时,一个挑战是为任务找到足够多样化的数据集。更难的是,将这些数据可视化。这个很酷的工具使用快速聚类和主题建模,使得可以探索数据,以改善过滤和整体质量。

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