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2024-07-19 talkingdev

策略化准备机器学习面试的新方法

面试机器学习的职位可能会面临很大的挑战。理解机器学习角色的全谱并针对特定的工作职责和专业化进行准备,可以显著提高你的成功机会。你需要专注于掌握基础知识,研究与公司相关的技术,并持续跟踪自己的进步,以便...

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2024-07-19 talkingdev

论文问答:SPIQA助力解读复杂图表

近日,一种名为SPIQA的问答数据集应运而生,旨在帮助读者通过解读科学研究文章中的复杂图形和表格,快速找到答案。科学研究文章中的图形和表格常常包含着丰富而复杂的信息,对于读者来说,理解和解读这些图形和表格...

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2024-07-19 talkingdev

GraphMuse-使用图神经网络进行符号音乐任务

GraphMuse是一个新的框架,专门设计用来增强在符号音乐任务中使用图神经网络(GNNs)的效果。它通过将音乐符号转化为图结构,然后使用图神经网络进行处理,以提高音乐信息的分析和识别准确度。GraphMuse架构的独特之...

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2024-07-19 talkingdev

LLM2sh:让命令行更人性化的开源工具

GitHub近日发布了一款命令行实用工具——LLM2sh。这项工具的主要功能在于利用LLMs技术,将用户的普通语言请求转化为shell命令。通过LLM2sh,用户可以用日常语言来控制和指导计算机操作,提升了命令行的便利性和亲和力...

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2024-07-19 talkingdev

E5-V开源-全球多模态嵌入与LLMs

E5-V是一种新的框架,其改编了多模态大型语言模型(MLLMs)以创建全球多模态嵌入。通过使用提示,它弥补了不同输入类型之间的差距,而无需进行微调就实现了在多模态任务中的令人印象深刻的性能。这一全球多模态嵌入...

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2024-07-19 talkingdev

论文:补丁级别训练技术提高LLMs的效率

研究人员提出了针对大型语言模型(LLMs)的补丁级别训练,以提高训练效率。补丁级别训练是一种新的技术,目的是优化大型语言模型的处理能力。这种方法通过在训练过程中引入更精细的补丁级别,提高了模型的训练效率,...

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2024-07-19 talkingdev

超越传统向量基础RAG,用语言地图实现飞跃

在构建基于数据的聊天应用程序中,检索是非常重要的一部分。然而,系统对检索内容的格式通常十分敏感。构建内容的语言地图(例如,维基百科风格的词条),并使用该地图进行检索,可以显著提高聊天性能。Mutable AI就...

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2024-07-19 talkingdev

论文:创新方法RECE,从扩散模型中快速移除不适当内容

近日,一种名为“可靠且高效的概念擦除”(Reliable and Efficient Concept Erasure,简称RECE)的新型方法引起了人们的广泛关注。这种方法可以在仅需3秒的时间内,将不适当的内容从扩散模型中擦除,而无需额外的精细...

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