范畴理论是对关系的抽象研究，通常被用作数学中的额外抽象层。这使得它具有强大的工具来研究机器学习。范畴理论能够提供一种全新的视角来理解和解决机器学习中的问题，通过更高层次的抽象，我们可以更深入地理解机器...

这项研究提出了一种在被动摄像头中模拟主动立体感的方法，而无需使用物理图案投影仪。研究人员通过利用外部传感器的深度数据虚拟叠加图案，克服了传统设置的局限性。这种方法在各种数据集上都增强了立体算法和深度学...

本课程主要介绍如何在边缘设备上高效地进行低资源机器学习。课程包括讲座和作业。在这个课程中，我们将探讨在边缘设备上进行机器学习的技术，包括如何有效地使用有限的计算和存储资源，如何优化模型以适应边缘设备，...

最新版本的Flash Attention在提升模型上下文长度和性能的同时，其速度也得到了极大的提升。目前，Flash Attention正在被HuggingFace生态系统本地化支持的过程中。Flash Attention的升级不仅仅提升了模型的运算速度，...

这项研究探讨了如何使'学生'网络（较小的模型）在从未遇到过的情况下，更好地从'教师'网络（较大的模型）中学习。研究介绍了一种名为权重平均知识蒸馏（WAKD）的新方法，该方法的效果与现有技术一样好，但使用更为简...

稳定扩散是一种复杂的技术，其可大幅度提高生成质量，而无需进行额外的训练。这是通过巧妙地调整权重和在UNet中扩大残差来实现的。具体的代码将在不久后公布。UNet是一种广泛应用于图像分割的深度学习框架，其独特的...

近日，一个针对提升机器学习（ML）工程能力的深度资源在GitHub上获得了大量关注。这个资源提供了一系列详细的指南和建议，可以帮助工程师在机器学习领域提升技能水平。它包括了从基础理论到实际应用的各个方面，旨在...

Google开发了一种名为OPRO（Optimization by PROmpting）的技术，通过人类风格的鼓励，如“让我们一步一步思考”，来提高LLMs的数学技能。这种方法实际上是在AI的计算过程中注入了人类的思维方式，使其在解决问题时更...