漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-05-16 talkingdev

Meta FAIR团队发布支持分子属性预测、扩散建模和语言学习神经科学的新数据集与模型

Meta旗下FAIR(基础人工智能研究)团队近日宣布推出多项重要开源成果,涵盖三大前沿领域:1) 分子属性预测数据集与模型,将加速药物发现与材料科学研发流程;2) 扩散模型(Diffusion Models)相关资源,为当前最热门...

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2025-05-07 talkingdev

AI模型训练如何规避GDPR风险?匿名化与伪匿名化技术解析

在人工智能模型的开发过程中,确保符合《通用数据保护条例》(GDPR)的要求至关重要。开发者可采用匿名化数据集或伪匿名化技术,从根本上规避隐私合规风险。若无法实现完全匿名化,则需通过强化数据安全措施(如加密存...

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2025-05-06 talkingdev

LRAGE-法律领域大语言模型评估框架开源

LRAGE(Legal RAG Evaluation Toolkit)是一个开源的评估框架,专门用于在法律领域的检索增强生成(RAG)任务中评估大语言模型(LLM)的性能。该工具包集成了多种数据集和评估工具,为研究人员提供了一个全面的平台...

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2025-05-05 talkingdev

谷歌推出Amplify计划:携手本土专家构建全球化AI数据集

谷歌研究院近日宣布启动一项名为Amplify的全球数据收集计划,通过与各地区本土专家合作,旨在提升人工智能在服务不足地区的适用性。该计划聚焦非主流语言和文化场景下的数据缺口,采用社区共建模式采集高质量标注数...

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2025-05-02 talkingdev

艾伦AI研究所发布开源语言模型OLMo-2-1B,推动透明化AI研究

艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI)近日发布了OLMo-2-1B语言模型,这是一款参数规模为1B的小型开源模型。该项目的突破性意义在于其完全透明的训练范式:研究团队不仅公开了模型权重,还完整披露了训练数...

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2025-05-01 talkingdev

[论文推荐]研究人员发现通过表征控制向量可调节大语言模型推理能力

最新研究表明,通过在大语言模型(LLM)的残差流中实施简单的表征控制向量干预,可显著调节其推理性能。这项发表于arXiv的突破性研究揭示了神经网络内部表征与逻辑推理能力的直接关联,为可解释AI领域提供了新工具。...

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2025-04-28 talkingdev

[论文推荐]DisenGCD认知诊断模型:基于解耦图学习框架提升学习表征能力

DisenGCD作为认知诊断领域的前沿模型,通过创新的解耦图学习框架(Disentangled Graph Learning Framework),实现了对学生、习题及概念表征的三元关系深度建模。该技术突破性地将传统认知诊断中的耦合特征进行解耦...

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2025-04-28 talkingdev

Pippo开源:单张图生成高分辨率多视角3D模型

Meta研究院推出的Pippo项目突破传统三维重建技术限制,开发了一套无需预训练模型的虚拟人体生成系统。该系统仅需输入单张二维人像,即可输出具有高保真细节的多视角3D人体表征,其核心技术可能涉及神经辐射场(NeRF...

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