最近，GitHub上发布了一个名为Microagents的新项目，它是一种能够自我编辑其提示和Python代码的代理。这个项目旨在帮助开发人员更轻松地创建、测试和部署人工智能代理，而无需进行繁琐的手动编程。Microagents项目使...

Mamba的创建者（以及许多其他模型）发布了一篇很专业的博客文章，概述了基本的序列混合架构，相对于标准Transformer，可以获得相当大的速度提升。该团队的新模型使用了这种混合方法，并且获得了非常好的性能。这种新...

在机器学习中，形状错误是一种难以调试的问题，通常只有在运行模型时才能发现。通过将形状检查作为类型，您可以消除大部分这种挑战，并更快地开发。Jaxtyping 是一个库，它使用 JAX 的类型系统来提供形状检查，从而...

研究人员开发了一种名为DSF的新方法，以改进谱图神经网络。通过引入节点特定的过滤器权重，DSF可以更好地处理像万维网这样的复杂网络。谱图神经网络（SGNN）是一种基于图的深度学习方法，它在节点分类、图分类和节点...

在开发个人项目时，很难真正知道自己想要什么，并将其与自己想要想要的东西分开。同时，如果给足够的时间和输入，开始的东西很难不会成长和演变成完全不同的东西。所以如何完成自己的个人项目呢？通过以下几点可以帮...

领先的创始人和风投投资者谈论人工智能的发展现状，从LLMs的应用到企业创新。如果“你应该了解的关于人工智能的事情”节奏有点令人不知所措，那么这是一个不错的快速回顾。人工智能正在成为越来越多行业的关键技术之一...

上周推出的 Coffee 可以通过插入现有的代码库来帮助前端开发中的 AI 流程。该项目专注于基于 Coframe 团队从利用 AI 生成 80% 以上前端的经验中获得的一流 DX。Coffee 将使用人工智能来改进前端开发工作流程，从而使...

Transformer模型虽然强大，但是由于其不稳定性，训练起来常常会很困难。其中一个主要的问题是注意力矩阵的熵崩溃。本文介绍了一种通过简单的重新参数化来防止熵崩溃的方法。