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2024-06-24 talkingdev

程序员不应轻信任何人,包括他们自己

编程抽象让我们的思维更加高效,但对于那些在困难项目上只掌握表层知识的程序员来说,成功是难以实现的。这些项目往往伴随着已知的解决方案并涉及多个领域的专业知识。在技术领域,信任自己或他人的抽象是危险的,因...

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2024-06-23 talkingdev

利用语义熵检测大型语言模型中的幻觉

随着大型语言模型的普及,越来越多的人开始依赖这些系统来生成语言内容。然而,这些系统可能会出现所谓的幻觉,即生成的内容与真实世界不符合。为了解决这个问题,研究人员提出了一种名为语义熵的新方法来检测幻觉。...

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2024-06-21 talkingdev

遥感变化检测技术进步:ChangeViT助力大规模环境变化检测

最近,一种名为ChangeViT的框架引起了科技界的广泛关注。该框架采用视觉变压器(ViTs)进行遥感图像中大规模环境变化的检测。遥感技术作为一种非接触式获取地球表面信息的手段,在环境监测、气候变化研究等领域有着重...

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2024-06-20 talkingdev

论文:LLMs决策制定者

决策QA是LLMs的一项新任务,它能够基于复杂的数据分析来确定最佳的决策。在传统的决策制定过程中,我们需要人工对大量数据进行分析,这不仅耗时耗力,而且可能由于人为因素导致决策的偏差。而现在,LLMs的出现,让决...

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2024-06-18 talkingdev

3D高斯散点作为马尔科夫链蒙特卡洛

近日,一项基于3D高斯散点的新技术在计算机图形学领域引起了广泛关注。该技术名为马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC),它可以帮助3D建模中的材质渲染问题。这种方法可以将3D场景中的散点数据转换为散点云,再使用高斯散点来...

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2024-06-14 talkingdev

AI 搜索:苦涩的教训

随着人工智能技术的飞速发展,AI 搜索技术也越来越受到关注。然而,最近的一次 AI 搜索技术的尝试却给人们带来了苦涩的教训。据悉,一家知名互联网公司推出了一款基于 AI 技术的搜索引擎,但很快就被用户质疑其搜索...

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2024-06-12 talkingdev

论文:评估医疗模型的可信度,CARES全面评估框架

CARES是一个全面的评估框架,用于评估医疗大视觉语言模型(Med-LVLMs)的可信度。该框架的目标是确保这些模型能够在医疗环境中提供可靠且准确的结果。就像其他的人工智能模型一样,医疗大视觉语言模型的可信度是其成...

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2024-06-10 talkingdev

Databricks收购Tabular,推动湖仓架构数据格式兼容

Databricks近日宣布收购Tabular,此举将联合Apache Iceberg和Delta Lake的主要贡献者,专注于其湖仓架构的数据格式兼容性。此次收购的目标是实现数据互操作性的单一开放标准,以防止数据孤岛的形成。作为这一努力的...

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2024-06-07 talkingdev

Together AI发布高分辨率图像处理新模型DragonFly Vision

Together AI团队发布了一款名为DragonFly Vision的全新视觉语言模型(VLM)。该模型因其高效的架构在处理极高分辨率图像方面表现卓越。DragonFly Vision采用了一系列先进的技术,包括深度学习和神经网络优化,从而实...

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2024-06-06 talkingdev

LlamaCare:革新医疗应用的大型语言模型

研究人员推出了LlamaCare,一个专门为医疗知识调优的大型语言模型(LLM)。LlamaCare不仅在处理医疗数据方面表现出色,还引入了扩展分类集成(ECI)技术,以解决LLM中的分类问题。该模型的推出标志着医疗领域人工智...

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