研究人员开发了一种“序列感知”损失函数,以改进去噪概率模型(DPM),解决了图像生成中时间步长相关性的问题。这种新方法不仅提供了更紧凑的损失估计,而且在诸如CIFAR10和CelebA等数据集上显示出显著的图像质量改进,...
Read MoreMossFormer2模型是MossFormer的改进版,该模型在单声道语音分离方面具有更好的性能。在MossFormer2中,通过引入一个基于复数的非线性激活函数和一个基于深度可分离卷积的上下采样结构,从而提高了模型的分离能力。此...
Read More该项目介绍了时空超采样(STSS),这是一个显著改进实时渲染高分辨率、高帧率内容的框架。该项目已在GitHub上发布,用户可以从中获取源代码并进行使用。
Read More研究人员开发了一种名为DSF的新方法,以改进谱图神经网络。通过引入节点特定的过滤器权重,DSF可以更好地处理像万维网这样的复杂网络。谱图神经网络(SGNN)是一种基于图的深度学习方法,它在节点分类、图分类和节点...
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Read More近日,关于OpenAI Q*的传言引发了广泛的讨论。OpenAI Q*被认为是可能会引领人工智能迈向通用推理能力的重要一步。然而,OpenAI Q*并不太可能成为导致人工智能普适智能的关键突破口。OpenAI Q*是一种基于强化学习的模...
Read MoreOpenAI超级对齐团队最新成果表明,您可以使用更弱的监督模型来引导或对齐更强大的模型,类似于弱人类对齐超级智能模型。他们使用GPT-2恢复了GPT-4的大部分对齐性能。他们指出,这种方法具有可行的路径,可以实现显著...
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