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2023-04-26 talkingdev

深度学习的非技术解释

新闻内容: - 深度学习是一种人工智能技术,可以通过模拟人脑神经网络的方式进行学习和决策。 - 深度学习的应用范围非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 - 深度学习的核心是神经网络,通过不断...

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2023-04-24 talkingdev

Kuasar:支持多种沙盒技术的容器运行时

Kuasar是一个容器运行时,支持多种沙盒技术。它提供云原生、全场景的容器解决方案,并提供优化框架,以加快容器启动并减少不必要的开销。Kuasar具备统一的沙盒抽象、多沙盒协作以及对沙盒技术的开放和中立态度。 核...

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2023-04-19 talkingdev

新技术发布:RT-DETR超越YOLO实现实时物体检测

以下是本次新技术发布的三个核心要点: - 实时物体检测一直是计算代价高昂的问题,而新的Real-Time Detection Transformer (RT-DETR)技术通过采用高效的混合编码器和IoU感知查询选择等优化策略,成功解决了这个问题...

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2023-04-18 talkingdev

一分钟读懂:Cerebras-GPT:利用开放式计算实现高效可扩展的语言模型

以下是新闻主要内容: - Cerebras-GPT是一种计算优化的语言模型系列,通过利用高效的预训练、扩展和最大更新参数化,展示了先进的预训练和下游目标的训练效率。 - 作为第一个比较计算优化的模型扩展的开放和可重现...

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2023-04-15 talkingdev

抖音背后的推荐系统:Monolith

新闻内容: 抖音背后的推荐系统Monolith,是如何实现的呢? 以下是该系统的三个核心要点: - Monolith利用AI算法,深度学习用户行为数据,根据用户的兴趣和偏好,为用户推荐视频内容。 - Monolith的推荐系统采用...

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2023-04-13 talkingdev

Wombat:从RLHF到RRHF,以“正确”的方式对齐人类喜好(GitHub代码库)

## 新闻内容: Wombat是一种新的RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback,即通过人类反馈进行强化学习)学习范式,它通过更高效地将语言模型输出与人类喜好对齐,在需要更少的模型的情况下提供了简单的P...

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2023-04-12 talkingdev

深入探讨LLMs的任务、缺陷及其优化策略

本文将探讨LLMs技术,包括其能够执行的任务、存在的缺陷以及各种优化策略。以下是本文的三个核心要点: - 介绍LLMs的概念和任务范围 - 分析LLMs存在的缺陷和局限性 - 探讨优化LLMs的策略,包括prompt engineering

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