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2024-05-28 talkingdev

Llama 3-V: 用价值500美元和100倍小的模型匹配GPT4-V

近日,计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型,其与GPT4-V性能相当,但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比,Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...

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2024-05-28 talkingdev

Scribble2Scene:提升3D场景补全效率的新方法

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法,显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注,这不仅耗时费力,而且成本高昂。然而,Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

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2024-05-27 talkingdev

LoRA-Ensemble:提升自注意力网络的预测精度

LoRA-Ensemble是一种面向自注意力网络的参数高效深度集成方法。该技术扩展了低秩适配(LoRA)的应用,通过隐式集成实现了在不增加传统集成方法高计算成本的情况下,仍能做出准确且校准良好的预测。这种方法不仅在精...

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2024-05-24 talkingdev

论文:GLSCL提升文本视频检索效率

研究人员开发了一种新的方法——全局-局部语义一致学习(Global-Local Semantic Consistent Learning,简称GLSCL),以提升文本视频检索的效率。这一创新方法不仅提高了检索的准确性,还显著降低了计算成本。GLSCL通过...

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2024-05-21 talkingdev

LeMeViT:通过可学习元令牌加速视觉Transformer

LeMeViT是一种新的方法,通过使用可学习元令牌来降低视觉Transformer的计算成本。这些元令牌能够高效地捕捉关键信息,从而显著提高推理速度。与传统的视觉Transformer相比,LeMeViT在保持高精度的同时,大幅减少了计...

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2024-05-21 talkingdev

论文:LeMeViT利用可学习的元Token实现快速视觉变换器

最近,一种名为LeMeViT的新方法用于降低视觉变换器中的计算成本,其核心策略是使用可学习的元令牌。这些令牌能够有效地捕获关键信息,从而提高推理速度。视觉变换器在计算机视觉领域有着广泛的应用,然而其计算成本...

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2024-05-17 talkingdev

轻巧的视觉语言模型:Xmodel-VLM开源

Xmodel-VLM是一种针对消费级GPU服务器优化的视觉语言模型。为解决高昂的服务成本限制了大规模多模态系统的应用,这个10亿规模的模型采用了LLaVA范式进行模态对齐。这是一种新的方法,它优化了视觉和语言之间的协同工...

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2024-05-15 talkingdev

新指数函数使SiLU和SoftMax两倍更快,完全保持准确性

深度学习中的SiLU和SoftMax函数在许多任务中都是必不可少的,但它们的计算成本很高。为了改进这一点,来自华盛顿大学的研究人员提出了两个新的指数函数,可以将它们的速度提高2倍,同时完全保持准确性。这些函数分别...

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2024-05-14 talkingdev

pg_lakehouse:将Postgres转化为对象存储的分析查询引擎

pg_lakehouse是一款扩展工具,它可以将Postgres转化为对象存储上的分析查询引擎。将非运营数据移动到云数据仓库或操作新的查询引擎来查询数据是昂贵且耗时的。pg_lakehouse允许直接从Postgres查询这些数据,无需新基...

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2024-05-13 talkingdev

Cohere发布Command R微调功能,性能领先业界

Cohere公司近日推出了其Command R的微调功能,该功能以极低的成本提供了业界领先的性能。在对企业最重要的关键性能指标上,具有微调功能的Command R始终优于更大的模型。该微调功能现已在Cohere的平台和亚马逊Sagema...

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