漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2023-09-04 talkingdev

X公司将利用公开数据训练AI模型

X公司计划利用其收集的信息以及其他公开可用的信息来帮助训练其机器学习和AI模型。这个决定将大大提升AI模型的学习能力和处理复杂任务的能力。公开数据的利用将为模型的训练提供更丰富的素材,使得AI模型可以更好地...

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2023-09-04 talkingdev

AskMore产品:AI驱动的用户访谈

AskMore是一款创新的产品,利用人工智能技术进行用户访谈,让访谈过程无需你的参与。它通过先进的人工智能算法,理解用户的需求和反馈,自动进行问题的提问和回应。这种方式不仅提高了访谈效率,还能减少人为因素导...

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2023-09-01 talkingdev

Swifto产品:以AI技术自动化您的网站A/B测试

Swifto是一款利用人工智能技术进行网站A/B测试自动化的产品。这款产品可以帮助企业自动化地进行网站的A/B测试,从而提高效率,节省人力资源。它通过人工智能技术,自动地设计和执行A/B测试,然后根据测试结果进行数...

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2023-09-01 talkingdev

Meta发布新的AI基准FACET,旨在评估AI模型的“公平性”

Meta最近发布了一种新的人工智能基准,名为FACET。这种基准旨在评估AI模型在图像和视频中分类和检测物体,包括人物的“公平性”。公平性在AI领域是一个重要的话题,因为AI模型往往会复制并放大现实世界的偏见。通过FAC...

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2023-08-30 talkingdev

谷歌推出难以察觉但易于检测的SynthID水印

谷歌最近推出了名为SynthID的水印技术,该技术旨在使人类视觉难以察觉到图像中的水印,但对于检测工具而言却可以轻易发现。这种方式可为我们提供一种可靠的方法,以确定哪些图像是由人工智能生成的。这是谷歌在人工...

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2023-08-29 talkingdev

双阶段图模型实现多摄像头物体跟踪

最新研究引入了一种新的图模型,专注于多摄像头多物体跟踪(MC-MOT)的空间和时间问题。与之前的方法不同,该模型首先在不同的摄像头之间连接物体,然后利用该信息进行时间跟踪,使跟踪更加准确,适用于实际场景。这...

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2023-08-25 talkingdev

论文:LiDAR点追踪3D物体的新方法

大多数计算机视觉工具在使用LiDAR点追踪3D物体时,由于干扰或未注意到长期运动,常常遇到困难。为了解决这些问题,MTM-Tracker混合使用了两种方法,并分为两个阶段进行工作。在第一阶段,MTM-Tracker使用基于模型的...

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2023-08-24 talkingdev

Clip4Cir开源-使用CLIP和标题改进图像搜索

该项目引入了一种搜索图像的方法,该图像看起来像给定的图片,但是在标题中描述了变化。它使用了增加了特殊技巧的CLIP模型。该方法在FashionIQ和CIRR等流行的图像搜索数据集上表现更好。CLIP模型是一个多模态视觉模...

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