漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-03-19 talkingdev

在浏览器中训练XGBoost:基于WASM加速的训练系统

这篇博客文章详细介绍了如何构建一个基于浏览器并通过WebAssembly(WASM)加速的XGBoost训练系统。XGBoost作为一种高效的机器学习算法,广泛应用于数据科学和人工智能领域。通过利用WASM技术,开发者能够在浏览器环...

Read More
2025-03-19 talkingdev

[开源] MaTVLM:融合Mamba-2层的混合视觉语言模型

MaTVLM是一个创新的混合视觉语言模型,通过将Mamba-2层集成到预训练的视觉语言模型(VLM)中,显著提升了其收敛速度与整体性能。这一技术突破不仅在学术界引起了广泛关注,也为工业界的应用带来了新的可能性。视觉语...

Read More
2025-03-19 talkingdev

[论文推荐]reWordBench:揭示奖励模型在提示词重述下的脆弱性

近期,一项名为reWordBench的研究揭示了当前流行的奖励模型在面对提示词(prompt)的简单重述时表现出的脆弱性。该研究不仅提出了一个基准测试,还探讨了一种潜在的策略,以增强这些模型的鲁棒性。奖励模型在人工智...

Read More
2025-03-18 talkingdev

[论文推荐]DriveLMM-o1:自动驾驶中的视觉推理新突破

近日,DriveLMM-o1项目发布了一款全新的数据集和基准测试,旨在提升自动驾驶系统中逐步视觉推理的准确性和决策能力。该数据集通过模拟复杂的驾驶场景,为人工智能驱动的自动驾驶技术提供了更加精细的视觉推理支持。D...

Read More
2025-03-18 talkingdev

[论文推荐]Funsearch:LLM驱动的遗传算法助力数学家解决组合与数论问题

Funsearch是一种基于大型语言模型(LLM)驱动的遗传算法新实现,旨在帮助数学家解决组合和数论问题,而无需具备机器学习的专业知识。这项创新技术通过结合遗传算法的优化能力与LLM的生成能力,为数学研究提供了全新...

Read More
2025-03-17 talkingdev

AI巨头效仿DeepSeek,利用“蒸馏”技术打造更经济的模型

近期,OpenAI、微软和Meta等领先的人工智能公司正在通过“蒸馏”技术,利用大型语言模型(LLM)作为“教师”来训练更小的系统,从而创建更具成本效益的AI模型。这种技术通过将复杂模型的知识“蒸馏”到更轻量级的模型中,...

Read More
2025-03-17 talkingdev

Luma推出多模态模型预训练新方法:Inductive Moment Matching

Luma首席科学家宋嘉明,作为最早为扩散模型开发加速算法的先驱,近日发布了新的多模态预训练方法——Inductive Moment Matching(IMM)。这一新方法不仅超越了传统扩散模型在样本质量上的表现,还实现了10倍以上的效率...

Read More
2025-03-17 talkingdev

[开源] 优化的工作学习代理框架OWL:高效且灵活的智能体构建方案

OWL(Optimized Workforce Learning Agent)是一个新兴的智能体框架,以其高效性和灵活性吸引了业界的广泛关注。该框架不仅在设计上体现出高度的合理性,而且在性能上也表现出色。OWL 允许开发人员通过简单的方式进...

Read More
  1. Prev Page
  2. 8
  3. 9
  4. 10
  5. Next Page