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2025-04-15 talkingdev

字节跳动团队发布Seaweed-7B:以低成本训练高性能视频生成基础模型

字节跳动团队最新发布的论文展示了如何在655k H100小时的“适度”计算预算下,训练出一个具有竞争力的70亿参数视频生成模型Seaweed-7B。该模型在多项时间敏感任务中表现出色,展现了强大的视频生成能力。这一突破不仅...

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2025-04-02 talkingdev

[开源]Easi3R:无需训练即可从DUSt3R中解耦运动估计(GitHub项目)

Easi3R是一项突破性的3D视觉系统,专门针对高动态场景的三维重建进行了优化。该系统通过创新的运动物体掩蔽技术,将移动物体与背景分离学习,从而实现了比现有方法更精确的全场景重建。这一技术解决了动态场景重建中...

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2025-04-01 talkingdev

[开源]扩散模型最优步长研究(Optimal Stepsize in Diffusion Models)实现10倍加速

GitHub最新开源项目Optimal Stepsize for Diffusion Sampling (OSS)通过动态规划算法优化了扩散模型的采样步长调度方案。这项突破性技术能在保持生成质量近乎无损的情况下,将采样速度提升10倍。该研究解决了扩散模...

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2025-03-28 talkingdev

[论文推荐]Guidance-Free Training:无需分类器引导的视觉生成模型训练新方法

近日,一项名为Guidance-Free Training(GFT)的技术突破引发计算机视觉领域关注。该技术通过完全消除对Classifier-Free Guidance(CFG)的依赖,在保持生成质量的同时显著降低计算成本。与传统基于蒸馏的方法不同,...

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2025-03-28 talkingdev

[论文推荐]Mixture-of-Mamba:多模态预训练新突破,计算成本显著降低

近期,一项名为Mixture-of-Mamba的创新研究在人工智能领域引起广泛关注。该研究通过将模态感知稀疏性引入状态空间模型(SSMs),实现了高效的多模态预训练。与传统Transformer模型相比,Mixture-of-Mamba在文本、图像...

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2025-03-25 talkingdev

[播客] 机器学习与金融市场:在噪音中寻找信号

Jane Street的机器学习研究员In Young Cho在最新一期的播客中,深入探讨了在低数据量、高噪音的环境下应用机器学习所面临的挑战。她详细解析了从线性模型到神经网络的技术转变,并分享了在实际应用中的经验与见解。C...

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2025-03-13 talkingdev

[论文推荐]TaylorSeer提出基于泰勒级数扩展的扩散模型未来特征预测方法

近日,TaylorSeer团队提出了一种利用泰勒级数扩展来预测扩散模型中未来时间步特征的新方法,显著减少了特征缓存中的误差。扩散模型在生成图像、声音和其他复杂数据方面表现出色,但其计算复杂度和资源消耗一直是制约...

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2025-03-03 talkingdev

Prime Intellect完成1500万美元融资,加速分布式计算技术发展

近日,分布式计算公司Prime Intellect宣布成功完成1500万美元的融资。此次融资将用于进一步推动其分布式训练方案的发展。Prime Intellect致力于通过分布式计算技术优化大规模数据处理和模型训练的效率,其独特的分布...

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