研究人员开发了一种名为DSF的新方法，以改进谱图神经网络。通过引入节点特定的过滤器权重，DSF可以更好地处理像万维网这样的复杂网络。谱图神经网络（SGNN）是一种基于图的深度学习方法，它在节点分类、图分类和节点...

SwitchHead是使AI模型更高效的突破。它减少了Transformer的内存和计算需求，同时不会降低性能。SwitchHead是一种新颖的神经网络结构，可以在不丢失性能的情况下，将一个大型Transformer模型拆分为多个小型Transforme...

近日，麻省理工学院的Liquid AI致力于构建全新类型的人工智能，称之为液态神经网络。相比传统的人工智能模型，液态神经网络更小，需要更少的计算能力来运行。这意味着能够在更广泛的应用中使用液态神经网络。该公司...

SAFE是一种新的模式识别融合框架，它结合了预训练的视觉和语言模型，使用RGB帧、事件流和语义标签进行融合。该框架能够通过各种传感器收集的数据来识别和理解环境中的对象和场景，具有广泛的应用前景。在实现过程中...

在知识蒸馏和初始化方面已经做了大量的工作，例如“彩票假设”。这项工作提供了一种简单的机制，可以从一个更大的模型中初始化一个更小的模型。这显著提高了较小模型的性能。

科学家们开发出一种新方法，使用生成扩散技术创建代理数据集，这种数据集具有更好的代表性和更多样化，同时需要的计算资源更少。这种方法可以通过在代理数据集中训练神经网络来提高模型的性能。这种方法可以降低计算...

研究人员开发了一种新技术，可以将图像转换为绘画，呈现出与人类类似的质量和风格。这项技术基于深度学习算法，使用神经网络来分析图像的内容和结构，并模仿人类绘画的风格和技巧。经过训练，该技术可在保留原始图像...

OpenAI在开发者生态系统中的主导地位突然受到威胁，为小型企业填补新的空缺提供了机会。微软可能会成为AI领域的赢家，但其他模型层企业，如Anthropic，也可能会利用这一机会。 OpenAI的问题可能会让投资者对AI公司持...

DeepMind近年来一直在研究气象预测。其最新模型基于图神经网络，对于10天的预测非常准确。DeepMind发布了代码和权重，让用户可以在本地运行（如果有卫星数据）。该模型的预测准确度是当前最高水平。

稀疏张量是指神经网络的某些值为零。这些值可以被高效地跳过。研究人员开发了一种快速查找零值的方法，并超负荷硬件，以便一次容纳更多的非零值。