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2024-02-14 talkingdev

Axolotl发布支持MPS的更新

Axolotl是许多团队用来微调语言模型的工具。这个PR通过Pytorch和MPS添加了对Mac M设备的支持。

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2024-02-14 talkingdev

人工智能有望重建中产阶级

Elon Musk和Geoffrey Hinton对AI作为一种能够消灭工作的力量的看法与现实相反,工业化世界面临的劳动力短缺问题加剧了人口趋势,这意味着未来工作机会将会很多,但专业知识和就业性质将会演变。人工智能AI并没有使人...

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2024-02-14 talkingdev

MMI智能:AI普及化的下一个趋势

群体混淆智能(MMI)的概念代表了从传统的单一AI扩展向基于分布式、基于代理的系统的模型的转变,这些系统可以实时学习和适应。MMI的理念根植于具体化、边界智能、时间性和个体性的原则,倡导强调具有一定自主性和相...

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2024-02-14 talkingdev

HF实现模型输入数据打包,提高训练效率

将训练模型中的数据打包是提高训练效率的一种方式,它通过连接示例来实现。如果操作不当,示例之间可能会出现污染,因为注意力机制不知道何时停止。社区发现,使用EOS通常足以解决问题,但仍然可能存在问题。这个仓...

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2024-02-14 talkingdev

Lag-Llama:基于Transformer的概率时间序列预测基础模型

Lag-Llama是一种基于Transformer的模型,可在零样本和少样本泛化方面表现出色,并在广泛的时间序列数据上进行了预训练。通过对少量数据进行微调,它超越了现有深度学习方法的最新性能,标志着时间序列分析基础模型的...

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2024-02-14 talkingdev

苹果发布多模态LLM指导下的图像编辑代码

苹果发布了一款新的代码,使用多模态语言模型来改进人类提供的自然语言图像编辑。这个新的代码的核心思想是使用大型语言模型来指导用户对图像进行编辑,从而提高编辑的质量和效率。该代码的具体实现是将图像与自然语...

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2024-02-14 talkingdev

深度强化学习的无人机控制策略训练库开源

最近,一家科技公司发布了一个训练端到端控制策略的代码库,用于使用深度强化学习训练无人机控制策略。该训练在模拟环境中进行,可以在消费级笔记本电脑上在几秒钟内完成。训练出的策略具有通用性,可以部署在真实的...

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2024-02-14 talkingdev

论文:利用流体控制现实世界物体的强化学习实验系统

《流体盒子》介绍了一种新颖的实验系统,用于在动态的现实世界环境中测试强化学习算法,解决了模拟强化学习应用中复杂流体动力学的挑战。它展示了无模型强化学习算法从简单奖励中生成复杂行为的能力,并通过离线强化...

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