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2024-01-11 talkingdev

论文:谷歌研究人员提出自我对弈优化算法,致力于简化AI对齐

谷歌研究人员提出了一种名为Self-Play Preference Optimization (SPO) 的自我对弈优化算法。该算法相比传统的强化学习对齐方式更加简单。研究人员运用博弈论,找到了对噪声干扰鲁棒性强、性能表现优异的单人自我对弈...

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2024-01-10 talkingdev

未来趋势:强化学习与扩散模型的结合

扩散模型是一种强大的工具,可以将强化学习性能提升至新的高度。最近,一位研究团队建立了一个GitHub仓库,详细介绍了扩散模型在强化学习中的应用,并展望了未来的跨学科研究机会。扩散模型是一种模拟物质传播的方法...

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2024-01-10 talkingdev

结合CLIP和SAM以增强图像分割能力

本项目介绍了开放项目SAM,这是一个结合了CLIP和SAM模型的框架,用于提高图像分割和识别的能力。CLIP模型是一种基于对比学习的神经网络模型,用于学习图像和文字之间的关系,而SAM模型则是一种序列建模方法,用于对...

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2024-01-10 talkingdev

ALOHA机器人模拟系统开源

ALOHA机器人系统以其令人难以置信的烹饪和家务任务演示在互联网上引起了轰动。它使用了许多有趣的训练技术(主要是模仿学习)。该代码库包含了ALOHA系统的一些基线训练算法,用于模拟。

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2024-01-10 talkingdev

DeepSeek LLM技术报告发布:接近GPT-3.5水平

去年最好的编码模型之一是DeepSeek LLM。它在许多基准测试中接近GPT-3.5(即使它可能是3倍大小)。有关模型训练,令牌计数,模型架构等的信息已在技术报告中发布。DeepSeek LLM是一种基于语言模型的编码器,它使用自...

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2024-01-09 talkingdev

深入浅出学习Transformer

Transformer是自然语言处理中非常重要的模型,但对于初学者来说可能有些困难。然而,这篇文章提供了一个非常好的介绍,对于具有基本数学和Python技能的人来说非常易于理解。作者详细解释了Transformer的工作原理,并...

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2024-01-09 talkingdev

探讨如何打造具有思考能力的人工智能

本文深入探讨了如何打造一种具有人类思维过程的人工智能。在过去的几十年中,人工智能一直是计算机科学领域的一个热门话题。尽管现在已经有了许多成功的应用程序,但我们远远没有达到完全模拟人类思维过程的目标。本...

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2024-01-09 talkingdev

用提示增强的视觉语言模型开源

这项项目介绍了一种方法,可以适应各种任务的类似CLIP的视觉语言模型,同时保留其泛化能力。该方法从LLM数据中学习提示,避免了需要标记图像的需求。

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