近日，研究人员提出了一种名为CLLM4Rec的全新方法，该方法通过高级预训练和新型语言嵌入，将大型语言模型与基于ID的系统相结合，提高了推荐精度。研究人员表示，CLLM4Rec的核心在于将大型语言模型与基于ID的系统相结...

这项研究表明，使用大型语言模型将类别组织成层次结构可以提高图像分类的准确性，从而解决预训练模型（如CLIP）中存在的偏差问题，这些模型会混淆相似的类别。

Magnetic是一个用于轻松集成大型语言模型到Python代码的库。 这个名为Magnetic的库是由NLP引擎提供商Hugging Face发布的。基于Transformers，Magnetic允许您轻松地将大型语言模型集成到您的Python代码中，以进行各种...

这篇论文介绍了一种名为IC⁠TC的基于文本条件的图像聚类方法，该方法利用视觉语言模型根据用户提供的文本描述对图像进行排序。IC⁠TC方法使用了预训练的视觉语言模型来生成图像和文本之间的嵌入，然后使用这些嵌入来聚...

近日，人工智能技术公司Hugging Face Hub发布了一款名为Math Mistral的模型，该模型针对数学及推理能力进行了训练，具备强大的能力和广泛的应用场景。 Math Mistral是一种基于自然语言处理技术的模型，它可以帮助用...

研究人员使用预训练的扩散模型在较小的图像上进行训练，以生产大尺寸的高质量图像。他们发现在更大的图像中存在重复模式的问题，并将问题指向了模型结构的有限感知能力。

语言模型的性能往往受到其上下文长度的限制。一般来说，上下文长度的限制主要源于计算硬件和聪明的算法更新。StreamingLLM（Github Repo）提供了一种算法更新，通过将令牌流式传输至注意力机制，理论上可以支持无限...

Meta公司新推出的Emu图像生成模型已在用户偏好调查中超越SDXL。Emu模型是在11亿图像对上进行预训练的，只在几千张精心策划的图像上进行了微调。此模型将作为Meta新AI助手计划的主要支柱。Emu的高效性能，证明了大规...