漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2024-04-12 talkingdev

论文:新型立体匹配网络MoCha-Stereo,增强几何细节识别

MoCha-Stereo即Motif Channel Attention Stereo Matching Network,是一种全新的立体匹配方法,它能够有效保留在传统立体匹配技术中常常丢失的几何结构。这一技术的出现有望在计算机视觉领域带来一场革命,尤其是在...

Read More
2024-04-10 talkingdev

使用Colab在H100上训练超过20万上下文窗口的新梯度累积卸载技术

Longcontext Alpaca训练技术最近取得了重大突破,通过在H100硬件上使用新的梯度累积卸载技术,成功训练了超过200,000个上下文窗口。这种创新方法使得大规模深度学习模型的训练变得更加高效,显著提高了计算资源的利...

Read More
2024-04-10 talkingdev

Visual Autoregressive Models:图像生成高分辨率解决方案

Visual Autoregressive Models是一个新的GitHub项目,它将图像生成视为逐步预测更高分辨率的过程。该代码库包含了用于下一分辨率预测工作的推理脚本和演示笔记本。虽然训练代码将很快公开,但目前该项目已经引起了技...

Read More
2024-04-09 talkingdev

神经网络局限性阻碍通用人工智能发展

当前神经网络在超出其训练数据的情况下泛化能力有限,这限制了它们的推理和可靠性。为了实现人工通用智能(AGI),我们需要寻找替代方法。专家认为,尽管深度学习和神经网络在特定任务上取得了显著成就,但它们距离...

Read More
2024-04-09 talkingdev

AIOS:为操作系统注入'大脑'的LLM Agent

AIOS是一个创新型的操作系统,它通过将大型语言模型嵌入到操作系统中,作为系统的核心'大脑',从而赋予了操作系统全新的生命力。与传统操作系统相比,AIOS通过深度学习和自然语言处理技术,能够更加智能地理解用户需...

Read More
2024-04-09 talkingdev

用C/CUDA语言训练大型语言模型,无需依赖PyTorch

近期,Andrei Karpathy推出了一个名为llm.c的项目,该项目展示了如何使用C和CUDA编程语言来训练大型语言模型(LLM)。这一创新方法避免了对PyTorch等大型深度学习框架的依赖,尤其是其所需的250MB以上的资源。这种训...

Read More
2024-04-04 talkingdev

AI基础设施解析:支撑人工智能发展的关键技术

AI基础设施是部署和扩展AI技术的基础,它由GPU、专业软件和云服务构成。GPU作为AI计算的核心,提供了强大的并行处理能力,使得机器学习和深度学习算法得以高效运行。专业软件则为AI开发提供了必要的工具和库,简化了...

Read More
2024-04-04 talkingdev

ASTRA模型-在足球比赛中可识别关键时刻

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型,其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析,ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

Read More
2024-04-03 talkingdev

多模态大型语言模型SPHINX-V:提升人机交互新体验

近日,Draw-and-Understand项目推出了一款名为SPHINX-V的多模态大型语言模型。该模型通过视觉提示,旨在增强人与AI之间的互动交流。SPHINX-V结合了文本、图像与声音等多种信息输入,通过深度学习技术,实现了更加自...

Read More
2024-04-02 talkingdev

英伟达TensorRT更新,性能提升达28倍,Llama 2基准测试每秒处理1200个令牌

英伟达在其GitHub仓库Optimum-Nvidia中发布了TensorRT的最新更新,这一更新使得AI推理速度大幅提高,达到了比基线快28倍的速度。特别是在Llama 2的基准测试中,能够达到每秒处理1200个令牌的惊人速度。这一进步得益...

Read More
  1. Prev Page
  2. 12
  3. 13
  4. 14
  5. Next Page