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2024-07-01 talkingdev

PyTorch调试指南:帮助您高效解决常见问题

PyTorch是构建模型的强大工具。然而,在实际使用中,一些常见的bug可能会大幅降低模型的性能。为此,我们提供了一份实用的列表,帮助您在调试模型代码时找到问题并解决。该列表内容详尽、实用性强,无论是在建模过程...

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2024-07-01 talkingdev

MUMU视觉模型:强势引领图像和文本的交织生成

MUMU视觉模型是一种创新的生成图像模型,它的特点在于能够将文本和图像交织在一起进行更强的条件化处理。这种独特的方法使得MUMU视觉模型在性能上超越了纯文本条件化模型。MUMU视觉模型的核心优势在于,它不仅仅是将...

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2024-06-27 talkingdev

Slack利用AI技术将Enzyme单元测试转化为React测试库

Slack的工程师们采用了混合方法,结合了抽象语法树变换和AI大型语言模型,自动化地将超过15,000个Enzyme单元测试转化为React测试库。通过整合Anthropic的Claude 2.1 AI模型并捕获React组件的DOM树,团队在自动化转换...

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2024-06-27 talkingdev

论文:DeepMind通过联合样本选择进行数据策划,进一步加速多模态学习

在预训练中,如何积极选择下一批最好的样本是一个挑战性和开放性的问题。DeepMind的这项工作探索了如何只花费10%的浮点运算和硬挖掘负样本,仍然能匹配各种任务的最新技术。在这个过程中,他们采用了一种名为“联合样...

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2024-06-27 talkingdev

论文:利用检索增强指令调整进行命名实体识别

检索增强指令调整(RA-IT)通过大型语言模型对信息进行提取,从而提高了信息提取的效率。这种技术的出现,为我们理解和处理大量信息提供了新的可能。RA-IT不仅可以提高信息提取的速度,还可以提高提取信息的准确性,...

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2024-06-26 talkingdev

AI与Morph Labs联手优化信息检索增强型生成模型

近日,AI与Morph Labs联合发布了一篇关于信息检索增强型生成(RAG)模型微调的优秀博客文章。在文章中,他们展示了一些合成数据的使用情况。信息检索增强型生成模型是一种新型的深度学习模型,它结合了信息检索技术...

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2024-06-26 talkingdev

EvalAlign:一种文本到图像生成模型评估指标

EvalAlign是一种新型的用于改进文本到图像生成模型评估的指标。与现有的评估指标不同,EvalAlign提供了细粒度的准确性和稳定性。它主要关注图像的真实性和文本与图像的对齐性。与其他评估指标不同的是,EvalAlign不...

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2024-06-25 talkingdev

论文:PE-Rank-改进的段落排名方法

PE-Rank是一种新的段落排名方法,通过使用单一的段落嵌入来进行上下文压缩,从而提高了效率。段落排名在许多技术领域都有重要的应用,如信息检索、机器翻译和自然语言处理等。传统的段落排名方法往往需要大量的计算...

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2024-06-21 talkingdev

iOS 18新API:第三方配件迎来AirPods级配置体验

苹果在iOS 18中引入了AccessorySetupKit,这是一项革新性的API,它使得第三方配件能够提供与AirPods和AirTag等苹果官方配件相同的设置体验。运行iOS 18的设备在检测到兼容配件时,将自动弹出配对确认窗口。该系统将...

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2024-06-12 talkingdev

论文:改变Transformers计算效率,用结构化矩阵替代密集层

当前,大多数用于Transformers的计算花费在线性层上。这项工作利用muP和Monarch矩阵构建了一个结构化表示,不仅减少了计算量,而且比原始的密集层拥有更好的扩展规则。这项技术可以提高计算效率,降低运算成本,为AI...

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