在技术发展的长河中，GPU（图形处理单元）一直被视为图形渲染的专用硬件。然而，随着人工智能和机器学习领域的迅猛发展，GPU的角色已经发生了根本性的转变。最初，GPU设计用于加速图形处理，但其并行处理能力使其成...

近日，研究人员通过优化技术展示了大型语言模型（LLMs）在减少非embedding参数的同时仍能保持学习能力。研究表明，通过用优化的子网络替换密集层，LLMs可以在减少高达77%的参数的情况下，依然保持与原有模型相当的性...

近日，一款名为SQL Noir的创新学习工具引起了技术社区的广泛关注。SQL Noir通过将SQL学习与破案情节相结合，为用户提供了一种全新的学习体验。用户可以在虚拟的犯罪场景中，通过编写SQL查询语句来破解案件，从而在实...

ESM2是一款卓越的蛋白质折叠模型，现已在广受欢迎的Jax包中发布了维护良好的版本。该模型利用先进的机器学习技术，能够高效预测蛋白质的三维结构，为生物医学研究和药物开发提供了强大的工具。此次发布的版本经过优...

近期，DeepScaleR的研究成果引起了广泛关注。该研究通过扩展强化学习（RL）训练，成功开发出一款1.5B参数的模型，其性能超越了O1-Preview。研究团队采用了一种独特的方法，即在RL训练过程中逐步增加上下文长度，从而...

谷歌DeepMind最近发布了一段视频，展示了微型人形机器人进行一对一足球比赛的能力。这些机器人不仅能够理解足球比赛的规则，还能预测球的运动方向以及何时拦截对手的射门。这段15秒的视频充分展示了DeepMind在机器人...

近日，一项创新性研究提出了一种改进神经网络训练的新方法，该方法通过将回归任务重新构建为分类问题，利用学习到的目标编码器-解码器对来实现。与传统回归方法相比，这种新方法通过分布目标表示和平滑插值技术，显...

近日，FedELC框架的推出为联邦学习领域带来了新的解决方案。FedELC是一个两阶段框架，旨在通过解决客户端数据集中的标签噪声问题来增强联邦学习的性能。在联邦学习中，数据分布在多个客户端，而标签噪声的存在会严重...