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2025-03-31 talkingdev

[论文推荐]Test-Time Visual In-Context Tuning:一种仅需测试样本即可实现视觉模型自适应调优的新方法

近日,一项名为Test-Time Visual In-Context Tuning(TT-VICT)的创新性研究在计算机视觉领域引发广泛关注。该技术突破性地提出仅利用测试样本即可实现视觉上下文学习模型(VICL)的自适应调优,有效解决了传统方法...

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2025-03-31 talkingdev

Gemini 2.5 Pro:谷歌最智能AI模型领跑LMArena基准测试

谷歌DeepMind团队最新发布的Gemini 2.5 Pro人工智能模型在LMArena基准测试中以显著优势领先。该模型通过增强推理能力实现了性能和准确性的双重突破,其核心创新在于采用类似人类'思维链'的进阶分析决策机制。作为Gem...

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2025-03-30 talkingdev

Rust Any第三部分:实现向上转型功能

在Rust编程语言的最新进展中,Any模块的第三部分引入了向上转型(upcasts)功能,这一特性为开发者提供了更灵活的类型处理能力。通过Any trait,开发者现在可以在运行时对类型进行动态检查和转换,而新增的向上转型...

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2025-03-28 talkingdev

本地运行DeepSeek RAG:结合Elasticsearch、Ollama和Kibana的完整指南

近日,Elastic官方博客发布了一篇关于如何在本地环境中运行RAG(检索增强生成)系统的详细教程。该教程指导用户逐步安装Ollama并在容器中运行,随后将其连接到Kibana可视化平台,最终实现基于DeepSeek R1模型的本地R...

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2025-03-28 talkingdev

Flux Inpainting技术登陆Hugging Face Hub:扩散模型再添新功能

近日,Hugging Face Hub上线了Flux扩散模型的图像修复(Inpainting)功能,标志着这一前沿技术在计算机视觉领域的又一重要突破。Flux作为新一代高性能扩散模型,其独特的架构设计显著提升了生成图像的质量和效率。此...

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2025-03-28 talkingdev

[开源]测量视觉模型内部偏差的新方法(GitHub Repo)

近日,一项利用注意力图量化视觉模型内部偏差的新指标在GitHub上开源。该技术通过分析模型在识别过程中的注意力分布,能够有效识别出导致偏差的混淆特征,突破了传统基于群体准确率差异的评估局限。这项名为Attentio...

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2025-03-28 talkingdev

[开源]PET-MAD:基于MAD数据集训练的通用原子间势能模型

PET-MAD是一种基于MAD数据集训练的通用原子间势能模型,能够预测复杂材料建模中的能量和力,适用于元素周期表中的各种元素。这一模型的开发标志着计算材料科学领域的重要突破,为材料模拟和设计提供了更高效、更准确...

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2025-03-28 talkingdev

[论文推荐]Guidance-Free Training:无需分类器引导的视觉生成模型训练新方法

近日,一项名为Guidance-Free Training(GFT)的技术突破引发计算机视觉领域关注。该技术通过完全消除对Classifier-Free Guidance(CFG)的依赖,在保持生成质量的同时显著降低计算成本。与传统基于蒸馏的方法不同,...

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