科研人员正在探索一种名为“扩散模型”的新方法，以增强已进行训练的模型的强度。这种新方法被命名为“DiffSmooth”，通过使用扩散清理数据，然后利用特殊的平滑过程让模型变得更加可靠。这一创新方法的提出，意味着我们...

GitHub近日发布了新工具DSPy，这是一套简洁的Python模块集，能够统一调动和微调语言模型(LMs)的技术，并通过推理和工具/检索增强来改进它们。DSPy的设计理念是使得这些复杂的技术可以通过简洁的代码实现，同时也使得...

本研究公开了一个新的模型-DFER-CLIP，该模型对CLIP模型进行了改进，专门用于识别现实世界中变化的面部表情。CLIP模型是一个多模态的人工智能模型，它能够理解图像和文本之间的关系。这个新的DFER-CLIP模型，通过增...

近期，一项新的研究成果引起了众多科技爱好者的关注。该研究以创新的方式介绍了如何利用少量照片来重现光线与3D物体的交互效果。与旧有技术不同的是，我们的系统巧妙地利用了关于阴影和高光的提示，从而使其能够更有...

苹果公司最新的研究成果在3D物体重建这一具有挑战性的问题上展现了惊人的性能。这项名为FineRecon的新技术，利用深度感知前馈网络，将2D图像转化为精细的3D模型。这一突破性的技术有望在许多领域得到应用，包括虚拟...

微软正处于初期阶段，正在试验为内置在Windows中的应用程序如照片、截图工具甚至是画图工具等添加新的AI功能。这一举动旨在通过提供更智能的工具来提升用户体验。例如，新的AI功能可能会帮助用户更有效地编辑和管理...

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...

关键点检测就像在图片中找到特定的点，以创建3D图像。一项名为DeDoDe的研究以全新、更优的方式找到这些点，确保他们在不同的视角中匹配，并提升3D图像的创建质量。关键点的定位和识别在3D图像的构建过程中起着至关重...