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2023-10-24 talkingdev

自动化生成fine-tune.jsonl文件

调整语言模型需要按特定格式创建训练数据。这通常是令人沮丧和缓慢的过程。本文探讨了自动化该过程的简单方法。 深度学习模型的表现受到其训练数据的质量的影响。因此,对于特定任务,调整语言模型的能力非常重要。...

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2023-10-17 talkingdev

Cal.ai:开源AI日历调度系统

Cal.ai是一款开源人工智能日历调度系统。这个系统可以帮助用户更加智能地安排日程。通过使用机器学习和自然语言处理技术,Cal.ai可以理解用户的日程安排和优先级,并自动安排会议和事件。Cal.ai还可以学习用户的日常...

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2023-10-13 talkingdev

多模态前沿模型的深度探究

本文深入探究了当前围绕多模态语言模型的研究活动。随着人工智能和自然语言处理领域的不断发展,多模态模型在语言理解、生成和预测等方面已经取得了很大的进展。本文介绍了多模态模型的基本原理,以及当前最先进的多...

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2023-10-11 talkingdev

编程四十年:如何优化您的编程环境

本文提供了一些可以改善编程环境人体工学的建议,并给出了一些可以改善开发者体验的产品推荐。例如,Apple的Magic Trackpad可以提供更好的舒适度和导航体验,而Ergodox EZ键盘则让用户的手腕无需移动。此外,文章还...

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2023-10-04 talkingdev

图形挖掘库

随着人工智能和大数据技术的迅猛发展,图形挖掘技术逐渐成为了热门话题。为了更好地应对这一趋势,近日,一家国际知名科技公司推出了一款名为“Graph Mining Library”的图形挖掘库,旨在为开发者提供更为便捷的图形挖...

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2023-09-21 talkingdev

论文:利用大型语言模型提升推荐效果

本研究探讨了大型语言模型(LLMs)如何更好地进行序列推荐。LLMs正在许多技术领域引发革命,它们能够在如推荐下一首歌曲或下一部电影等场景中发挥重要作用。通过这种方式,我们可以创建更加智能、更加个性化的推荐系...

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2023-09-15 talkingdev

论文:打造更优质的推荐系统,模型HAMUR的研发和改进

科研人员已经开发出一种新的模型,名为HAMUR,以改进模型在多个主题或领域(如音乐、书籍或电影)中的推荐方式。与旧的方法混淆这些领域之间的信息不同,HAMUR采用了一种特殊的技术,使数据保持独立且更具灵活性。这...

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2023-09-15 talkingdev

MLPerf结果强调了生成AI和存储的日益重要性

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...

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