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2024-04-25 talkingdev

功能丰富的前端拖放组件库发布

日前,一款功能丰富的前端拖放组件库正式发布,该组件库包含多种常用组件,如文本框、按钮、下拉框等,并支持自定义组件。此外,该组件库还支持拖拽、拖放、排序和多种交互操作,极大地提高了前端开发的效率。目前该...

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2024-04-24 talkingdev

苹果发布CoreNet,用于训练深度神经网络库

苹果公司最近发布了一个名为CoreNet的库,用于训练深度神经网络。这个库旨在帮助开发者更快速、更方便地构建和训练深度学习模型,提高模型的准确性和性能。CoreNet提供了一系列的工具和接口,包括卷积神经网络、递归...

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2024-04-21 talkingdev

Racket 语言:一种功能强大的编程语言

Racket 语言是一种通用的编程语言,它可以用于教育、研究和工业开发。它的设计目标是提供一种简单、统一的编程模型,以及一组强大的工具和库,可以轻松地构建大型软件系统。Racket 语言具有强大的元编程能力,可以用...

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2024-04-16 talkingdev

GitHub2File:将GitHub仓库转换为文件,助力离线深度学习

GitHub2File是一个高效的实用工具,它可以将GitHub上的代码仓库转换成文件格式,供那些无法浏览网络的长文本模型使用。通过这个工具,研究人员和开发者可以在没有互联网连接的情况下,依然能够访问和研究GitHub上的...

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2024-04-16 talkingdev

Any2Point:多模态跨领域3D理解新突破

Any2Point是GitHub上公开的一种新型方法,它能够高效地将视觉、语言和音频模型的能力转换到3D领域,同时保留空间几何信息。这一技术突破意味着开发者和研究人员能够利用现成的2D模型,通过Any2Point转换技术,快速拓...

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2024-04-15 talkingdev

Gemma和Siglip推出VLLM,利用LAION和LLaVA数据集进行训练

Gemma和Siglip最近发布了一款小型但功能强大的视觉语言模型(VLLM),该模型专为理解和生成与图像相关联的语言而设计。VLLM利用大规模的LAION和LLaVA数据集进行训练,这些数据集包含了大量的图像和相关文本信息,使...

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2024-04-15 talkingdev

BabyLM挑战赛:探索用婴儿级数据训练顶级文本与视觉模型

近期,科技界发起了一项名为BabyLM的挑战,旨在推动研究人员和开发者在极度有限的数据条件下,训练出性能卓越的文本和视觉模型。这一挑战的核心理念是模仿人类婴儿在成长初期所接触到的数据量,大约为1000万个token...

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2024-04-15 talkingdev

离散扩散实现:开源高效稳定训练代码

近期,一个名为“离散扩散实现”的项目在GitHub上引起了广泛关注。该项目提供了一种简洁的离散扩散算法实现方式,包含了众多最新的技术组件。这种新型算法不仅训练速度快,而且稳定性强,能够很好地适应各种复杂的数据...

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