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2024-12-17 talkingdev

新型LLM优化技术大幅降低内存成本

近日,一项新的LLM(大型语言模型)优化技术在人工智能领域引起了广泛关注。这项技术通过在模型架构和训练算法上的创新,实现了对LLM内存消耗的显著降低,从而大幅度减少了模型部署和运行的成本。具体来说,这项技术...

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2024-12-17 talkingdev

探寻更快速的SQLite数据库解决方案

最近,数据库技术领域内出现了对SQLite性能优化的探索趋势。SQLite作为一种轻量级的数据库,以其简单易用和无需服务器支持的特性广受欢迎,但其处理大规模数据和复杂查询时的性能瓶颈也日益凸显。为了应对这一挑战,...

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2024-12-11 talkingdev

论文:在连续潜在空间中训练大型语言模型进行推理

大型语言模型(LLM)的最新研究聚焦于在连续潜在空间中进行训练,以增强模型的推理能力。研究者们探索了一种新的方法,即通过将自然语言转化为连续的向量表示,使得LLM能在一个连续的潜在空间中学习和推理,从而提高...

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2024-12-10 talkingdev

探究特定任务下的大型语言模型(Large Language Models, LLM)评估的有效性

近期,随着人工智能技术的不断发展,特别是大型语言模型(Large Language Models, LLM)在特定任务中的应用变得越来越广泛。LLM以其强大的处理能力,能够针对不同的任务进行相应的学习和优化。然而,针对特定任务进行...

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2024-12-08 talkingdev

Countless.dev:AI模型比较平台上线,涵盖LLM、TTS和STT技术

PH社区发布了一个名为Countless.dev的新产品,该网站旨在提供一个比较各种AI模型的平台,包括大型语言模型(LLM)、文本到语音(TTS)和语音到文本(STT)技术。在Countless.dev上,用户可以直观地比较不同AI模型的...

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2024-12-07 talkingdev

Ollama实现JSON结构化输出:AI模型推理新突破

在人工智能领域,Ollama的问世标志着一个新的里程。Ollama,作为一个先进的大型语言模型(LLM),通过其独特的技术实现了结构化输出的能力。这种能力使得Ollama能够更精确地理解用户的需求,并以更条理化、更易于理...

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2024-12-02 talkingdev

论文:预训练中的程序性知识提升LLM的推理能力

最新研究显示,大型语言模型(LLM)的推理能力得益于预训练阶段发展出的程序性知识。程序性知识指的是一系列规则和步骤,这些知识在预训练过程中被模型学习并内化,进而在后续任务中被用来指导推理。这一发现强调了...

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2024-12-01 talkingdev

4Chan验证码系统被破解,网络安全面临挑战

最近,4Chan网站的验证码系统遭遇破解事件,这在技术社区引起了广泛关注。4Chan作为一个匿名的图片论坛,其验证码系统旨在防止机器自动注册和垃圾信息的散布。然而,此次破解事件暴露出其验证码机制存在的安全漏洞。...

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