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2024-04-11 talkingdev

Anthropic的Beta工具在伯克利函数调用基准测试中击败GPT-4 Turbo

Anthropic公司开发的Beta工具使用API,在伯克利函数调用基准测试中,有50%的案例表现优于GPT-4 Turbo。这一测试主要评估AI工具在调用函数和解决问题方面的能力。Anthropic的Beta工具展现出了更高效的问题解决能力和...

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2024-04-09 talkingdev

美国成年人使用ChatGPT比例上升,但对其选举信息信任度低

根据皮尤研究中心的一项调查显示,自2023年7月以来,美国成年人使用ChatGPT的比例从18%上升至23%,尤其在职业、教育和娱乐领域使用增加。年轻成年人及受过更高教育的人群更倾向于使用ChatGPT。反映人们对AI和政治的...

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2024-04-05 talkingdev

DeepMind研究实现Transformer模型动态计算优化

现代变压器模型在处理数据时,每个数据单元都使用相同的预测计算量,但事实上,不同数据单元的预测难度差异很大。DeepMind的最新研究突破了这一限制,允许模型在生成过程中根据数据单元的难易程度提前退出,从而减少...

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2024-04-04 talkingdev

ASTRA模型-在足球比赛中可识别关键时刻

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型,其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析,ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

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2024-04-04 talkingdev

论文:自动驾驶新突破,全球中心扩散变换器技术引领未来

最新研究表明,一种名为'全球中心扩散变换器'(World-Centric Diffusion Transformer,简称WcDT)的技术为自动驾驶汽车的路径规划带来了革命性的创新。该技术融合了扩散模型和变换器,旨在提高自动驾驶汽车在复杂环...

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2024-04-04 talkingdev

论文:新型DiJiang技术助力Transformer模型高效瘦身

科研团队近期推出了一项名为DiJiang的创新技术,旨在将现有的Transformer模型转化为更精简、更快速的版本,同时避免了重新训练模型所需的巨大成本。DiJiang技术通过优化模型结构,大幅减少了计算资源的消耗,使得Tra...

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2024-04-02 talkingdev

OpenChat Gemma 挑战调优难题,达到 Mistral 调优性能

OpenChat 团队的最新力作 Gemma,自推出以来便面临着调优的挑战。尽管困难重重,但 OpenChat 团队通过不懈努力,成功实现了与 Mistral 调优性能相匹配的成果。这一成就不仅展示了 OpenChat 团队的技术实力,也为未来...

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2024-04-02 talkingdev

论文:Transformer-Lite,在手机GPU上运行大型语言模型

在移动设备上运行语言模型面临着延迟、带宽和功耗等多方面的挑战。本研究通过采用量化技术、移除键值缓存以及其他优化手段,成功实现了在手机上以每秒30个令牌的速度运行强大的Gemma 2B模型。这一成果比其他框架快约...

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