Learn more about Machine learning - Section 20

从原始到精细：数据预处理之旅——第3部分：重复数据

在数据中存在重复值通常被许多程序员忽视但是，处理数据中的重复记录是非常重要的例如，当你替换...时会发生什么...

麻省理工学院的研究人员开发出一种人工智能技术，使机器人能够利用整只手来制定复杂的操纵物体的计划

全身操纵是人类的优势，但是机器人的弱点。机器人将盒子和搬运者的手指、手臂或躯干之间的每个可能的接触点解释为独立的接触...

DeepMind研究人员介绍了Reinforced Self-Training（ReST）：一种简单的算法，通过Growing Batch Reinforcement Learning（RL）受到人类偏好的启发，用于将LLMs与人类偏好对齐

大型语言模型（LLMs）非常善于产生写作流畅的内容并解决各种语言问题。这些模型通过使用大量的文本和计算进行训练，以增加下...

如何帮助高中生为人工智能的崛起做好准备

一个为期一周的夏季计划旨在培养对健康领域的机器学习方法有更深入理解的好奇年轻人

“语言对于机器人技能综合的奖励”

由于Google的研究科学家Wenhao Yu和Fei Xia发布 使最终用户能够与机器人进行互动教学以执行新任务是其成功融入实际应用的关键...

探索生成人工智能的领域

生成式人工智能利用各种机器学习技术，特别是神经网络，来解析给定数据集中的模式

“在随机行走任务上，Temporal-Difference(0)和Constant-α Monte Carlo方法的比较”

蒙特卡洛（MC）和时差（TD）方法都是强化学习领域中的基础技术，它们基于经验解决预测问题，来源于...

从零开始使用OceanBase创建一个Langchain的替代方案

从将AI与OceanBase集成到训练模型和创建聊天机器人，我们将在一段有趣的旅程中探索这个主题

“认识AutoGPTQ：基于GPTQ算法的易于使用的LLMs量化包，提供用户友好的API”

来自Hugging Face的研究人员提出了一种创新解决方案，以应对训练和部署大型语言模型（LLMs）所需的资源密集型需求。他们在Tra...

深入了解LoRA适配器

大型语言模型（LLM）席卷了整个世界在过去的一年里，我们目睹了它们所能做到的巨大飞跃，从相当狭窄和受限制的应用到现在...

在生成式人工智能的浪潮中，开源人工智能的战斗

了解开源人工智能辩论的演变性质，科技巨头和人工智能从业者权衡风险和回报

MIT的这项AI研究展示了基于光的机器学习系统如何能产生更强大和高效的大型语言模型

深度神经网络（DNN）就像计算机的超级大脑。它们擅长从大量信息中找出棘手的东西。它们使计算机足够聪明，能够理解图片，像人...

腾讯AI实验室的研究人员推出了IP-Adapter：一种用于文本到图像扩散模型的文本兼容图像提示适配器

“苹果”，瞬间你的脑海中浮现出一个苹果的图像。我们的大脑如此迷人，同样令人着迷的是，生成式人工智能带来了同样的创造力和...

Meta AI发布了SeamlessM4T：一个基础的多语言和多任务模型，可以在语音和文本之间无缝地进行翻译和转录

在一个越来越全球化的互动世界中，掌握多种语言可以弥合鸿沟，促进理解，并为各种机遇打开大门。学习多种语言可以帮助我们深...

这篇人工智能论文提出了MATLABER：一种新颖的潜在BRDF自编码器，用于材质感知的文本到3D生成

3D资产的开发对于许多商业应用非常重要，包括游戏、电影和AR/VR。传统的3D资产开发过程需要许多耗时且劳动密集的步骤，所有这...

蒙特卡洛逼近方法：你应该选择哪种方法以及何时选择？

由于我们刚刚看到，确定性推断在概率模型中通常是难以处理的，因此我们现在转向基于数值采样的近似方法，这被称为蒙特卡洛...

使用生成式人工智能和机器学习模型进行电子邮件和移动主题行优化

将生成式人工智能（Generative AI）和机器学习（ML）模型结合使用，自动创建符合语调和受众的引人注目的主题行和标题，以实现...

如何定义一个AI问题

拥有超过25年的软件工程经验，我回答了许多刚开始接触人工智能（AI）和机器学习的软件开发人员的问题...

阅读《头像：逼真的情感可控音频驱动头像》

现有的音频驱动的深度伪造技术存在一个关键限制，即需要更多的能力来控制风格属性理想情况下，我们希望改变这些方面，例如，...

向右滑动寻找您的职业：打造一个职业版的“Tinder”

“你知道比在一堆干草中找到一根针更难的是什么吗？在广阔的就业领域中找到一份完美的工作或候选人！亲爱的读者们，不要担心，...