近日，一项名为‘Real-Time Depth Estimation for Underwater Vehicles’的研究成果在GitHub上发布。该研究提出了一种针对水下车辆的模型，可以通过结合稀疏深度细节从单个图像中实时估计深度。该模型是通过深度学习框...

该项目介绍了RLMRec，一个将LLMs与推荐系统相结合的框架，捕捉用户行为和偏好的更深层含义，提高推荐的质量。

XAgent是一个开源的实验性LLM驱动的自主代理工具，可以自动解决各种任务。该工具利用深度学习算法，训练出一个自主学习的模型，可以在不同的环境中自动适应并完成任务。XAgent提供了丰富的API接口，可以与其他工具无...

大规模训练中的不稳定性对于大多数研究人员来说很难复制。一项新论文展示了如何在小模型中重现这些不稳定性，并验证了许多常见的修复方法在这些小模型上同样有效。该论文的作者认为，这样做有助于提高大规模训练的可...

MonoSKD是一种革命性的方法，它使用一张图像就可以检测3D物体，有效地弥合了LiDAR和普通RGB模型之间的知识鸿沟。传统的3D物体检测需要使用多个传感器来捕捉物体的深度信息和其它特征，而MonoSKD仅需要一张图像就能完...

近日，PyTorch团队推出了一款新的轻量级运行时和模型转换工具，以支持在资源受限的边缘设备上运行。此次推出的PyTorch Lite运行时，具有轻量级、高效、低延迟等特点，可以在边缘设备上运行深度学习模型，解决传统云...

研究人员已经能够通过使用深度学习编码器，将人类的运动模式转移至机器人。通常，这需要使用专门的硬件，并对其进行针对机器人的校准。结合视频基础的运动捕捉技术，未来可能会有更酷的项目出现。传统的技术需要使用...

稳定扩散是一种复杂的技术，其可大幅度提高生成质量，而无需进行额外的训练。这是通过巧妙地调整权重和在UNet中扩大残差来实现的。具体的代码将在不久后公布。UNet是一种广泛应用于图像分割的深度学习框架，其独特的...

变压器是一种智能算法，通常用于处理文本或图像。这个项目调整了它们，使其能够与EEG数据一起工作，以更好地理解睡眠阶段。变压器的这种新应用打开了一个新的可能性，即通过使用复杂的深度学习模型来解决健康问题，...

JPEG图像无处不在，但由于在训练过程中无法轻松调整，所以它们与深度学习的兼容性并不好。这个项目回顾了现有的解决方案，并提出了一种新的方法，可以解决这些问题，使JPEG图像完全可调整且与深度学习系统兼容。JPEG...