训练优秀的视频模型通常需要巨大的资源，这种需求往往超出了学术界的承受范围。现在，研究人员已经找到了一种方法，只需要使用一台配备八个标准GPU的机器，在一天内就能完成这些模型的训练。这意味着，我们不再需要...

模型通常针对特定任务（例如，语言生成和图像生成）进行单独训练。然而，最近提出的一种名为联合自回归混合（JAM）的算法，通过巧妙地交叉注意力和温和的微调，成功地将不同的模型结合在一起。这种新颖的方法在多种...

LayoutLM是一个擅长阅读商业文件的模型，现在它变得更聪明了。该模型通过两种新的训练方式进行改进，一种是帮助它理解复杂的布局，另一种是获取正确的数值。LayoutLM的出现，让我们可以更有效地处理和理解商业文件，...

语言模型在训练过程中，通常会遇到一种情况，即当模型训练的内容是“A是B”时，它并不能自动推断出“B是A”。这一发现对当前的语言模型（LLMs）提出了挑战和质疑，因为我们通常会期待模型能够自动推断出这样的逻辑关系。...

这项研究的重点是使已经擅长理解和生成文本的大型语言模型，在回答医学问题方面表现得更好。大型语言模型（LLMs）已经在很多领域包括医学领域显示出了巨大的潜力，然而，尽管如此，它们在理解和回答具体的医学问题方...

通常情况下，语言模型的输入和输出嵌入层是捆绑在一起的。然而，如果您将输入嵌入与模型内部的其他嵌入捆绑在一起，并使用对比损失，您可以在实际运行时间和最终基准准确度上获得显著改善的性能。这种方法的关键在于...

尽管像MiniGPT-4这样的大型模型在理解图像方面表现出色，但它们在处理工业环境中的详细异常方面却存在困难。而新型解决方案AnomalyGPT，通过对模拟异常图像及其描述进行训练，可以检测出工业故障，无需手动调整。这...

Nvidia在人工智能领域的领先地位远非稳固。它目前的优势主要是因为几乎没有人在运行大型机器学习应用程序，竞争对手还没有成熟，研究人员拥有购买力，以及关注于模型训练方面。但在不久的将来，使用CPU进行推理将会...