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2023-12-15 talkingdev

Natrue:DeepMindAI在未解问题上超过了人类数学家

FunSearch是一种人工智能系统,可以与特别训练的大型语言模型进行交互,创建生成数学问题解决方案的计算机程序。该系统会检查这些解决方案是否优于已知的解决方案,如果不是,它会向LLM提供反馈,以便下一轮改进。它...

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2023-12-13 talkingdev

科学家Randy Cogill教你如何使用强化学习构建Agent

Interview Kickstart将提供这个免费的实践课程!学习强化学习、Q-learning算法和Gymnasium(OpenAI Gym)。现在就保存您的座位吧!

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2023-12-13 talkingdev

无监督目标分割存在的挑战

本项目深入探讨了使用无监督模型在真实世界图像中分割目标的困难。目前,无监督分割技术仍存在一些挑战。首先,图像中的目标可能具有不同的形状和大小,需要针对不同特征进行分割。其次,图像中可能存在噪声、光照变...

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2023-12-13 talkingdev

深度解析PyTorch 2内部机制PPT

PyTorch 2是目前深度学习领域最为流行的框架之一,由Facebook AI Research开发维护。近日,一次有关PyTorch 2内部机制的精彩讲座引起了广泛关注。该讲座详细介绍了PyTorch 2的最新功能,如Dynamo、Instructor和Execu...

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2023-12-13 talkingdev

FamO2O框架,提高状态自适应平衡的RL算法

研究人员引入了FamO2O框架,旨在通过确定基于状态的最佳平衡来改进和约束当前的离线到在线RL算法的能力。该框架可自适应地根据环境状态调整平衡,以确保算法在不同的环境下都能得到最优的表现。FamO2O框架可以在多种...

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2023-12-12 talkingdev

LiquidAI,致力于构建全新类型的人工智能

近日,麻省理工学院的Liquid AI致力于构建全新类型的人工智能,称之为液态神经网络。相比传统的人工智能模型,液态神经网络更小,需要更少的计算能力来运行。这意味着能够在更广泛的应用中使用液态神经网络。该公司...

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2023-12-12 talkingdev

Giskard开源:针对从表格到LLMs的模型测试框架

Giskard是一个开源的测试框架,用于测试从表格到LLMs的机器学习模型。它通过检查模型的输出和真实值之间的差异来评估模型的性能。Giskard不仅可以测试模型的预测能力,还可以测量它的稳定性、可解释性和鲁棒性。Gisk...

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2023-12-12 talkingdev

Meta推出Pearl,生产级强化学习Agent库

Meta的应用强化学习团队推出了Pearl (GitHub Repo),这是一个生产级别的强化学习AI代理库。Pearl是一个Python库,它提供了各种强化学习算法,包括DQN、DDPG、TD3、SAC等等。Pearl还提供了基本的数据结构和一个可扩展...

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