稳定性人工智能公司发布了StableLM Zephyr 3B稳定聊天模型，该模型是StableLM 3B-4e1t模型的一个扩展，灵感来源于Zephyr 7B模型，旨在实现高效的文本生成，特别是在指令跟踪和问答上下文中。该模型已经使用直接偏好...

这个GitHub仓库公布了两个重要贡献：RDVS数据集，包含丰富多样的RGB-D视频场景，以及DCTNet+，一种专门用于RGB-D视频对象检测的网络，配备了创新功能，以精确预测和改进现有模型的性能。

近日，OpenAI推出了数据伙伴计划，旨在与机构合作生产训练人工智能模型所需的数据集。该计划已经与包括冰岛政府和非营利组织Free Law Project在内的众多机构建立了合作关系。数据伙伴计划旨在通过与合作伙伴共享数据...

科学家们开发出一种新方法，使用生成扩散技术创建代理数据集，这种数据集具有更好的代表性和更多样化，同时需要的计算资源更少。这种方法可以通过在代理数据集中训练神经网络来提高模型的性能。这种方法可以降低计算...

StableVSR是一种新颖的视频超分辨率（VSR）方法，利用扩散模型和时间条件模块来提高放大视频的质量。与基于深度学习的方法相比，StableVSR可以更好地处理不同的噪声和失真情况，并且在不需要额外训练数据的情况下也...

针对LLM（语言模型）的指令数据集，CoachLM引入了一种新型AI技术，通过修改而非删除低质量样本独特地改进了数据集，从而显著提高了LLM遵循指令的效果。

直接偏好优化是使用非常相似的数据的RLHF的稳定替代方法。该存储库包含一个实现，用于学习该技术。虽然DPO是一种新兴的技术，但它在许多情况下都能够提供比强化学习更好的结果。它非常适合解决一些现实世界中的问题...

视觉上下文提示（Visual In-Context Prompting）是一种创新的方法，能适应各种提示和上下文，极大地提高了分割任务的性能，并在开放式挑战中展示了令人印象深刻的结果。该方法为深度学习模型提供了更多的信息，从而...

开发LLM应用程序是一回事，成功在生产环境中部署它们是另一回事。本文通过剖析复杂性，为开发人员提供指南，帮助他们将LLM应用程序从开发环境转换到严峻的生产环境，最大限度地提高准确性。在生产环境中，LLM应用程...

Neural-Cherche是一个库，旨在为特定数据集微调神经搜索模型，例如Splade，ColBERT和SparseEmbed。 在搜索模型中进行微调可以提高搜索结果的质量，从而更好地满足用户需求。 该库现已开源，可在GitHub上获取。此外，...