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见到YaRN：一种计算高效的方法，可以扩展基于Transformer的语言模型的上下文窗口，其所需的标记数量比之前的方法少10倍，并且训练步骤少2.5倍

像聊天 GPT 这样的大型语言模型可以考虑文本中的更广泛上下文，使其能够理解并生成更连贯和上下文相关的回复。这在文本补全等...

转变催化剂研究：认识CatBERTa，一种基于Transformer的AI模型，用于使用文本输入进行能源预测

化学催化剂研究是一个充满活力的领域，人们一直在寻求新的和持久的解决方案。催化剂是当代工业的基石，它们能够在化学反应中...

让ChatGPT再次具备视觉能力：这种AI方法探索了链接上下文学习以实现多模态学习

语言模型通过生成连贯和上下文相关的文本的能力，彻底改变了我们与计算机交流的方式。大型语言模型（LLM）一直处于这一进展的...

在人工智能时代重新思考学术诚信：ChatGPT与32门课程中的大学生的比较分析

使用机器学习算法生成新内容的人工智能（AI），以构建先前创建的文本、音频或视觉信息，被称为生成式AI。由于该领域的最新突...

尝试的前50个AI写作工具（2023年9月）

Grammarly Grammarly是一个用于提升写作的优秀工具。它会检查语法、拼写、标点和风格，确保内容清晰和专业。 Jasper Jasper A...

Meta AI发布BELEBELE：全球首个122种语言的平行阅读理解评估基准

评估多语言模型的文本理解能力面临着一个重要挑战，即缺乏高质量的、同时进行评估的标准。虽然有高覆盖的自然语言处理数据集...

这项AI研究揭示了ComCLIP：一种无需训练的图像和文本组合对齐方法

在视觉-语言研究这个动态领域中，图像和文本的组合匹配是一个巨大的挑战。这个任务涉及将图像和文本描述中的主题、谓词/动词...

这篇人工智能论文提出了一种递归记忆生成方法，以增强大型语言模型中的长期对话一致性

聊天机器人和其他形式的开放领域通信系统近年来受到了越来越多的关注和研究。长期讨论设置是具有挑战性的，因为它需要知道并...

自动零售结账台如何识别未标记的农产品？了解伪增强计算机视觉方法

随着机器学习和深度学习技术的进步，各个领域的自动化程度也越来越高。自动化逐渐减少了人类在日常生活中各个例行事务中的干...

Langchain和大型语言模型是什么？

在这篇全面的文章中，我们将探讨LangChain和大型语言模型我们将通过一个简单的教程来理解它们

一项新的人工智能研究揭示了机器学习模型在描述化学气味方面达到了与人类相当的技能水平

神经科学的根本挑战是理解刺激中的物理特性与知觉特征的关联。虽然在其他感官中，如视觉中的颜色和听觉中的音高，物理特性和...

字节跳动和加州大学圣地亚哥分校的研究人员提出了一种多视角扩散模型，能够根据给定的任何文本生成一组物体或场景的多视角图像

尽管在当代游戏和媒体行业的流程中是一个关键阶段，但创建3D内容非常耗时，需要熟练的设计师投入数小时甚至数天的努力才能产...

这篇AI论文解释了如何通过指令调优来增强编程语言之间的互补性

大型语言模型（LLMs）的引入席卷了整个世界。这些模型以模仿人类生成独特且有创造力的内容以及回答问题的方式而闻名。这些模...

Meta AI发布了Nougat：一种可将科学文档进行光学字符识别（OCR）并转化为标记语言的视觉转换模型

随着人工智能领域的不断发展，其子领域，包括自然语言处理、自然语言生成、计算机视觉等，由于其广泛的应用案例而迅速获得了...

韩国研究人员提出了VITS2：一种突破性的单阶段文本到语音模型，以提高自然度和效率

这篇论文介绍了VITS2，一种单阶段的文本转语音模型，通过改进之前模型的各个方面来合成更自然的语音。该模型解决了诸如间歇性...

新加坡南洋理工大学的研究人员提出了PointHPS：一种基于3D点云的准确人体姿态和形状估计的人工智能框架

随着人工智能领域的几项进展，人体姿势和形状估计（HPS）近年来成为一个越来越重要的研究领域。随着几个实际应用，包括动作捕...

XLang NLP实验室研究人员提出了Lemur：最先进的开放预训练大型语言模型，平衡文本和代码能力

在一个越来越受语言和技术交叉影响驱动的世界中，对于多功能和强大的语言模型的需求空前强大。传统的大型语言模型（LLM）在文...

这篇人工智能论文介绍了复杂性影响推理分数（CIRS）：评估代码复杂性在增强大型语言模型推理能力中的作用

大型语言模型（LLMs）已经成为解决具体问题的通用方法。当代理需要有效控制环境的语义细微差别时，LLMs的推理能力在具体人工...

横滨大学的研究人员提出VirSen1.0：一个用于简化基于传感器的人体手势识别系统开发的虚拟环境

手势识别技术在传感器配置和放置、数据解释以及机器学习准确性方面面临着重大挑战。高效地设置传感器以捕捉微妙的动作，可靠...

“一种受脑启发的学习算法实现了人工和脉冲神经网络的元可塑性”

为了纠正全局输出错误，神经网络中的信用分配已经使用了许多突触可塑性规则。短期可塑性、赫布学习和时序相关的可塑性（STDP...