AI基础模型的未来将趋向闭源化，这一趋势主要受到数据和计算资源集中化力量的推动，这些力量使得经济上可行且安全的闭源模型相比开源替代方案更具优势。当前，数据和计算资源的获取和管理成为AI发展的核心要素，而集...

气象预测领域正在经历一场革命，以WindBorne的WeatherMesh为代表的AI模型正在引领这一变革。WeatherMesh利用丰富的ERA5数据集，已经在预测准确性方面超越了传统模型，同时所需计算能力显著降低。AI技术的引入不仅提...

MeshXL是一款全新的3D网格生成模型，能够生成高质量的3D网格。这款模型利用先进的算法和深度学习技术，显著提升了网格生成的精度和效率。MeshXL的推出意味着在游戏开发、虚拟现实和计算机图形学等领域，3D模型的创建...

muP 是一种被所有前沿模型实验室广泛使用的强大工具，用于将小模型上调优的超参数转移到更大、更昂贵的训练任务中。本文探讨了如何将这种技术应用于稀疏模型，从而显著提升训练性能，同时降低计算成本。通过muP，研...

无服务器计算是一种计算模型，其中云提供商管理了计算资源，以便根据需要自动分配和释放资源。最近，一个名为Up的初创公司推出了一项名为“无服务器Postgres”的新服务，该服务提供了一种完全托管的PostgreSQL数据库解...

LoRA-Ensemble是一种面向自注意力网络的参数高效深度集成方法。该技术扩展了低秩适配（LoRA）的应用，通过隐式集成实现了在不增加传统集成方法高计算成本的情况下，仍能做出准确且校准良好的预测。这种方法不仅在精...

LeMeViT是一种新的方法，通过使用可学习元令牌来降低视觉Transformer的计算成本。这些元令牌能够高效地捕捉关键信息，从而显著提高推理速度。与传统的视觉Transformer相比，LeMeViT在保持高精度的同时，大幅减少了计...

人工智能公司Hugging Face宣布，将免费提供价值1000万美元的共享图形处理器（GPUs）资源，以帮助开发者、学者和初创公司创建新的AI技术。此举旨在抵消科技巨头主导的AI发展的集中趋势。Hugging Face希望通过这项举措...