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2023-11-16 talkingdev

一个开源的GPT-V生成UI的Demo

最近,一位GitHub用户发布了一款基于GPT-V生成UI的Demo。该Demo使用了一款简单易用的手绘界面,可用于创建HTML网站。用户只需在手绘界面中简单勾画出所需的UI元素,GPT-V模型即可自动将其转化成相应的HTML代码。该De...

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2023-11-16 talkingdev

Synadia: 使用NATS.io在边缘实现人工智能

需要将实时、低延迟的数据服务传递到边缘应用程序吗?使用NATS.io-这是许多领先金融机构、汽车、零售和政府机构使用的技术。NATS.io可以实时处理大量数据,使AI模型在任何环境中本地执行,同时专注于AI应用而不是云...

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2023-11-16 talkingdev

Knowpat-特定领域的AI问答系统开源

近日,有学者在GitHub上发布了一项新的研究项目,名为“知识偏好对齐(KnowPAT)”,该项目旨在利用大型语言模型来改进领域特定问答系统。研究人员借助该技术,可以更加精准地针对特定领域提出问题,从而得到更加准确...

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2023-11-16 talkingdev

论文:MonoDiffusion-无需地面真值的深度估计技术

MonoDiffusion是一种新的自监督单目深度估计框架,其独特的方法将深度估计问题视为迭代去噪过程。它利用预训练的教师模型指导伪地面真值扩散过程,从而提高深度图精度,无需在训练中使用实际的深度真值。

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2023-11-16 talkingdev

LLM Decontaminaor:新型模型欺骗性能的方法

当新的模型拥有惊人的性能时,人们往往会质疑它们是否真的是在验证数据或基准测试上得到了训练。去污是从输入中删除此类测试数据的过程。LMSYS团队发现,如果你重新表述测试数据,使其通过去污,但仍包含关于基准测...

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2023-11-16 talkingdev

强大的Nous 34B Yi模HF型的微调

Nous研究推出了一款非常强大的34B模型,其建立在双语Yi模型的基础上。Capybara主要通过多轮数据进行训练,每次对话中的令牌数超过1000个,这使得它在处理信息密度较高的某些用户界面任务时具有独特的优势。

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2023-11-16 talkingdev

Retool发布AI报告:生成式AI对商业的影响日益增长

据Retool发布的最新AI报告显示,随着生成式AI对商业的影响日益增长,MongoDB Atlas Vector Search在向量数据库中的受欢迎程度排名第一,这对于增强生产力和客户体验的AI应用程序至关重要。然而,在AI采用方面仍存在...

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2023-11-16 talkingdev

AI安全开发的10个最佳实践

随着人工智能技术的迅猛发展,安全开发的重要性再次凸显。本文总结了10个最佳实践,帮助您安全地采用AI技术,并提供保护措施,防范AI生成代码的风险,如提示注入和数据访问。这些最佳实践包括:1.识别和评估潜在的安...

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