GitHub上有一位名叫Useful Annotated Papers的用户创建了一个代码仓库，这个仓库集合了许多来自各领域的标注论文，内容丰富而有深度。这些标注论文的内容涉及广泛，包括但不限于人工智能、机器学习、深度学习、自然...

本课程主要介绍如何在边缘设备上高效地进行低资源机器学习。课程包括讲座和作业。在这个课程中，我们将探讨在边缘设备上进行机器学习的技术，包括如何有效地使用有限的计算和存储资源，如何优化模型以适应边缘设备，...

近日，一个针对提升机器学习（ML）工程能力的深度资源在GitHub上获得了大量关注。这个资源提供了一系列详细的指南和建议，可以帮助工程师在机器学习领域提升技能水平。它包括了从基础理论到实际应用的各个方面，旨在...

这项研究的重点是使已经擅长理解和生成文本的大型语言模型，在回答医学问题方面表现得更好。大型语言模型（LLMs）已经在很多领域包括医学领域显示出了巨大的潜力，然而，尽管如此，它们在理解和回答具体的医学问题方...

OpenPipe是一种基于少数提示行为的模型简化工具。在当前的人工智能领域，模型的训练和部署往往需要大量的计算资源和时间，这对许多用户来说是一种负担。然而，OpenPipe的出现改变了这一状况。它通过利用少数提示行为...

对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方...

大多数开发者已经将AI工具，如Copilot和ChatGPT，融入到他们的日常工作中。然而，高达79%的开发者对隐私和安全问题感到担忧。在这些来自Nylas的实用技术资源中，探索AI创新如何与安全相结合：Nylas和Snyk的炉边谈话...

IBM近日发布了一系列混合专家模型（Mixture-of-Experts，MoE），并公开了它们的架构和部分代码。MoE模型是一种稀疏模型，意味着在不牺牲准确性的情况下，可以节省计算资源。然而，训练这种模型却颇具挑战性。这次IBM...