漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2024-02-29 talkingdev

Simulatrex-用LLM进行更准确的Agent生成

Simulatrex是一个开源项目,专注于生成代理基于建模(GABM)。它利用大型语言模型进行更准确的模拟。这项技术可以帮助模拟相当复杂的互动系统,比如社交网络或自然生态系统。Simulatrex的开发人员希望通过提供一个易...

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2024-02-29 talkingdev

Databricks、Anyscale和微软的十大AI见解

本文报道了对AI领域前沿公司的创始人的采访,涵盖了他们对AGI到来的看法,如何思考LLMs以及创始人在产品中如何处理AI的简单策略。

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2024-02-29 talkingdev

ShieldLM:支持自定义检测与决策解释的LLM安全检测器

最近,研究人员开发了一种名为ShieldLM的安全检测器,可帮助大型语言模型遵守人类安全标准,并提供自定义检测和解释决策的功能。该工具可检测模型是否存在安全问题,例如对不同种族、性别或群体的人有偏见,或者可能...

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2024-02-29 talkingdev

FuseChat-将多个LLM的优势融合为更强单一模型

FuseChat推出了一种创新的方式,将多个大型语言模型的优势融合成一个更强大的模型,而不需要进行高成本的从头训练。

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2024-02-28 talkingdev

VSP-LLM可视化语音识别框架开源

Visual Speech Recognition with Language Models(VSP-LLM)框架在视觉语音识别和翻译中引入了新的方法,通过集成LLMs来高效处理视频输入,通过去重嵌入视觉特征和使用低秩适配器进行成本效益训练。

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2024-02-28 talkingdev

ConceptMath:一种全新的测试LLMs数学技能的方法

ConceptMath是一种新的双语基准,用于测试LLMs在英语和中文的数学技能。它的独特之处在于它将数学问题分解为特定的概念,从而允许更详细地评估AI在数学上的优势和劣势。 这项技术将有助于开发更准确的AI模型,以应对...

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2024-02-27 talkingdev

使用LLMs进行注释的论文精选

这是一份关于使用LLMs进行注释的精选论文列表,LLMs是一种基于机器学习的语言模型,能够自动预测文本中的下一个单词或字符。使用LLMs进行注释可以提高注释的准确性和效率,目前在自然语言处理和计算机视觉领域被广泛...

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2024-02-27 talkingdev

专家级稀疏化技术提高LLMs效率

研究人员开发了一种新方法,通过采用专家级稀疏化方法来使LLMs更加高效和易于使用,该方法可以在不损失性能的情况下减少模型大小。这对于Mixture-of-Experts LLMs尤其有用,这种模型通常太大而不易处理。

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