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2024-01-03 talkingdev

论文:微软研究使用LLM改进文本嵌入技术

微软的研究人员使用合成数据来训练基于Mistral的解码器,以改进嵌入技术。该技术是同类产品中最佳的。有趣的是,他们使用GPT-4的两步提示策略来生成合成检索训练数据

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2023-12-06 talkingdev

DMP开源,可提升AI图像预测精度

Diffusion Models as Prior (DMP)是一种新的方法,它在AI生成的图像中提高了语义预测的准确性。该创新性方法巧妙地将预先训练的文本到图像模型应用于各种任务,例如3D属性估计和语义分割,在有限的训练数据下表现优...

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2023-11-30 talkingdev

论文:通过扩散模型实现先进的视频超分辨率技术

StableVSR是一种新颖的视频超分辨率(VSR)方法,利用扩散模型和时间条件模块来提高放大视频的质量。与基于深度学习的方法相比,StableVSR可以更好地处理不同的噪声和失真情况,并且在不需要额外训练数据的情况下也...

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2023-11-16 talkingdev

AI安全开发的10个最佳实践

随着人工智能技术的迅猛发展,安全开发的重要性再次凸显。本文总结了10个最佳实践,帮助您安全地采用AI技术,并提供保护措施,防范AI生成代码的风险,如提示注入和数据访问。这些最佳实践包括:1.识别和评估潜在的安...

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2023-11-13 talkingdev

OpenAI启动数据伙伴计划,与合作伙伴共同构建AI训练数据

据外媒报道,OpenAI近日宣布启动数据伙伴计划,旨在与合作伙伴共同构建开放和私有的AI训练数据集。这个计划的启动也许意味着OpenAI即将用尽其下一轮模型训练的代币。OpenAI表示,他们需要大量的数据来训练AI模型,但...

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2023-11-13 talkingdev

论文:优化数据清洗方案,提高LLMs的训练效果

近日,一项研究提出了一种更好的数据清洗方法,以确保LLMs的公正测试,并提高它们的可靠性。传统的数据清洗方法可能会导致LLMs训练不公平,因为某些数据可能会被错误地标记或过滤掉。这项研究提出的解决方案可以更好...

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2023-11-09 talkingdev

使用Manifold Markets的5000个问题测试GPT-4的准确性,结果显示它的预测存在过度自信现象

近日,一项使用Manifold Markets的5000个问题测试GPT-4准确性的研究结果显示,GPT-4在预测时存在过度自信的现象。研究人员发现,GPT-4所给出的答案在很多情况下都是正确的,但其自信度却远远超过了正确率。这种过度...

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2023-11-08 talkingdev

论文:深度感知技术提升异常检测效果

新技术DADA系统集成3D数据和RGB图像,实现了卓越的表面异常检测,速度和准确度均优于传统方法,无需大量训练数据集。

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