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2025-05-05 talkingdev

基于注意力蒸馏的扩散模型图像风格化方法取得新突破

近日,一项名为'Attention Distillation for Diffusion-Based Image Stylization'的技术在图像生成领域取得重要进展。该技术通过利用预训练扩散模型中的自注意力特征,创新性地引入了注意力蒸馏损失函数,有效优化了...

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2025-04-30 talkingdev

CogView 4图像生成模型发布:性能超越Flux模型,开放许可引关注

清华大学知识工程组(KEG)与智谱AI联合推出的CogView 4最新一代生成式图像模型近日在Hugging Face平台正式发布。作为采用宽松许可协议的开源项目,该模型在图像质量、生成效率和多模态理解等核心指标上显著超越当前...

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2025-04-30 talkingdev

IBM开源Bamba模型:融合Transformer与SSM优势的新型大语言模型

IBM研究院近日推出开源大语言模型Bamba,该模型创新性地结合了Transformer架构的序列建模能力和状态空间模型(SSM)的推理速度优势。作为IBM Granite系列模型的技术前导,Bamba通过注意力机制与状态空间方程的混合设...

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2025-04-25 talkingdev

AI可解释性研究迫在眉睫:模型复杂化时代亟需透明化机制

随着人工智能模型复杂度呈指数级增长,可解释性研究已成为保障AI系统安全可靠的核心议题。斯坦福大学研究员Dario Amodei在最新论述中指出,当前Transformer架构的参数量已突破万亿级别,但决策黑箱问题导致医疗诊断...

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2025-04-23 talkingdev

图Transformer技术解析:与图神经网络(GNN)的差异与互补

本文深入探讨了图Transformer这一新兴技术架构,及其与图神经网络(GNN)的对比关系。作为图表示学习领域的最新进展,图Transformer通过自注意力机制直接建模图中节点间的全局依赖关系,突破了传统GNN基于局部邻域聚合...

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2025-04-07 talkingdev

[开源]Object Counting:基于特征图与自注意力机制的全自动零样本物体计数方法

GitHub开源项目Object Counting提出了一种突破性的全自动零样本物体计数方法,该方法通过融合深度特征图与自注意力机制,在FSC147数据集上实现了当前最先进的计数精度。该技术的核心创新在于:1)利用预训练视觉模型...

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2025-04-07 talkingdev

[论文推荐]Rope to Nope:混合注意力机制突破长上下文处理极限

Meta最新发布的Llama 4模型通过创新性的混合位置编码策略,实现了超过1000万tokens的上下文处理能力。该技术核心在于交替使用无位置嵌入(NoPE)和旋转位置嵌入(RoPE),在保持计算效率的同时显著扩展了上下文窗口...

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2025-04-04 talkingdev

[开源]Nebius推出Kvax:基于JAX的Flash Attention优化实现,助力长上下文训练

Nebius近日开源了Kvax项目,这是一个基于JAX框架的Flash Attention实现,专门针对长上下文训练场景进行了优化。Kvax通过创新的上下文并行技术和高效的文档掩码计算,实现了更快的训练速度和更高的数据密度压缩,在性...

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