HuggingFace团队成功复现了OpenAI的第一个RLHF代码库，该代码库于2019年发布，是引入了一些最初的RLHF（强化学习与人类因素）想法。这个代码库被称为“Generative Pretraining Transformer（GPT）”。通过在计算机上训...

DeepSparse是一种CPU推理运行时，它利用稀疏性加速神经网络推理。稀疏性是指神经网络中有很多权重为零的连接，DeepSparse利用这些零权重的连接，跳过不必要的计算，从而实现推理加速。DeepSparse是一个开源项目，可...

尽管有人声称MathGLM可以解决数学问题，但实际上它仍然无法胜任这项任务。这一现象凸显了仅仅依赖于大型语言模型的局限性。近年来，基于神经网络的自然语言处理技术取得了长足进步，但在某些特定领域，仍然需要更为...

大多数组织机构没有资源在GPU上运行大型模型，但是有一个强大的开源推动力量在本地运行这些模型。本文探讨了这种推动力量以及LangChain + Ollama集成。 LLN（Local Low Rank Normalization）是一种用于处理基于卷积...

机械可解释性是通过将神经网络分解为更可解释的子部分来理解神经网络的过程。不幸的是，神经元本身往往不可解释。有一些深层次的原因，如叠加，导致了这个挑战。Anthropic公司的这项工作使用稀疏自编码器从一层Trans...

科研人员成功训练出一个模型，通过使用自定义的数千种手动标记分子的数据集训练图神经网络，使其能够准确地识别气味。这是人工智能在模拟人类感知能力方面的一次重大突破，标志着人工智能在感知世界的能力上迈出了新...

ResFields是一种新型的神经网络，擅长理解随着时间变化的复杂3D场景。通过添加名为‘时间残差层’的组件，它能够处理更多的信息，同时保持准确性。时间残差层的引入，使ResFields在处理大量信息时，不仅能够准确识别3D...

研究人员使用一种称为图形神经网络的深度学习算法创建了一个模型，将化学结构映射到气味描述符。该模型可以成功预测人类如何描述新的气味，并有可能用于数字化气味。本项目的主要气味图是开源的，文章中提供了该项目...