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...

视觉Transformer (ViT)已经成为视觉领域的主要研究方向，然而在它们的嵌入中，仍然有时会出现网格状的伪影。这使得社区在将其应用于下游任务时持怀疑态度。本研究提出了一种更新位置嵌入的方法，消除了这一问题，并...

对齐技术有助于使语言模型更有用且无害。虽然有时可能会损害性能，但总的来说，这是一项正面的技术。对齐是昂贵的，需要大量的对齐数据。然而，如果您允许模型在生成后评估自身的输出并进行回溯，它可以提高冻结模型...

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果：MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升，后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...

近日，一篇深度解析如何使用PyTorch 2.0的torch.compile和Nvidia CUDA图表功能提升深度学习模型性能的文章引起了广泛关注。该文章详细介绍了借助CUDA图表在Llama 2上实现了2.3倍的速度提升。这对于对性能敏感的AI从...

在一篇新的研究报告中，研究人员在聊天式提示中通过检索9个演示示例，使用预训练的Llama-2语言模型进行了在上下文中的学习。这种方法并没有改变模型的权重，但它使得与文本达芬奇-003模型相比，赢率增加了7倍，使其...

在多任务学习中，任务之间的平衡至关重要。最新的研究提出了两种创新的可改进的间隙平衡算法，这些算法能动态调整任务权重以提升性能。这两种算法的出现，开启了多任务学习新篇章，对于多任务处理问题提供了新的解决...

这项研究提出了一种通过关注细节和关键词来改进AI对图像文本任务的理解的技术，提高了性能，特别是在面对未知情况时。