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解密关注机制:转变模型中的最大边际解决方案

注意机制在自然语言处理和大型语言模型中发挥了重要作用。注意机制允许转换解码器集中关注输入序列中最相关的部分。它通过计...

字节跳动AI研究介绍了StemGen:一种端到端音乐生成深度学习模型,它经过训练可以聆听音乐背景并作出适当的回应

使用深度学习进行音乐生成是指训练模型以创建音乐作品,模仿现有音乐中的模式和结构。常用的深度学习技术包括循环神经网络(R...

麻省理工学院的研究人员通过先进的神经网络模型揭示了大脑和听觉之间的新深入认识

在一项引人注目的研究中,麻省理工学院的研究人员深入探索了深度神经网络的领域,旨在揭示人类听觉系统的奥秘。这种探索不仅...

EPFL 和苹果研究人员开源 4M :一种用于训练跨数十种模态和任务的多模式基础模型的人工智能框架

训练能够在没有多样化任务特定调整的情况下有效处理各种任务的大型语言模型 (LLMs) 在自然语言处理 (NLP) 领域越来越流行。尽...

Kinara发布Ara-2处理器:为增强性能的设备上人工智能处理带来革命

Kinara是能效卓越的边缘人工智能的先驱,引入了颠覆性的Ara-2处理器,据称与其前身相比,其在设备上提供了令人瞩目的八倍性能...

如何使用Langchain?逐步指南

LangChain是一个人工智能框架,旨在帮助程序员使用大型语言模型开发应用程序。让我们深入了解如何使用LangChain? 第一步: 设...

认识ClimSim:一个破坏性的多尺度气候模拟数据集,用于将机器学习和物理学融合于气候研究中

数值物理模拟预测是指导气候变化政策的主要信息来源。尽管它们正在推动最强大的超级计算机的边界,但现有的气候模拟器需要模...

“见证LLM360:首个全面开源透明的大型语言模型(LLMs)”

开源的大型语言模型(LLMs),如LLaMA、Falcon和Mistral,为AI专业人士和学者提供了一系列选择。然而,这些LLMs中的大部分只...

谷歌研究人员揭示了一种新的单次运行方法,用于审计差分隐私机器学习系统

差分隐私(DP)是机器学习中一种著名的技术,旨在保护在训练模型时使用其数据的个人的隐私。它是一个数学框架,确保模型的输...

30+ AI工具供初创公司使用(2023年12月)

職場創造力、分析和決策正在被人工智能革命所改變。如今,人工智能的能力為企業提供了巨大的機遇,可以加快擴展並更好地控制...

斯坦福大学的研究人员引入了一种新的人工智能框架,旨在增强当前模型对各种视觉概念的可解释性和生成能力

为了拥有多样的视觉创意,提升现有模型的可解释性和生成能力非常重要。斯坦福大学的研究人员推出了一种AI框架,用于学习以语...

这些完全自动的深度学习模型可以通过智能手机集成用于使用猫面痛苦量表(FGS)进行疼痛预测

人工智能(AI)的能力正在涉足各个行业,无论是医疗保健、金融还是教育。在医学领域和兽医医学领域,识别疼痛是施行正确治疗...

加利福尼亚洛杉矶大学和卡内基梅隆大学的研究人员推出Stormer:一种可伸缩的Transformer神经网络,用于熟练可靠的中程天气预报

当今科学和社会面临的主要问题之一是天气预报。准确的天气预报在帮助人们规划和应对自然灾害和极端天气事件以及帮助研究人员...

谷歌研究揭示了生成无限词汇变换器(GIVT):在人工智能中开创了实值向量序列

“`html 变形金刚最初被引入,并迅速崛起为自然语言处理中的主要架构。最近,它们在计算机视觉中也获得了巨大的流行度。...

提升机器学习的可靠性:如何通过异类性改善模型性能和不确定性量化

如果一个对象类似于其所属类别中的其他物品,则被认为是典型的。例如,企鹅是一种不寻常的鸟,而鸽子和麻雀是普通的鸟。几项...

斯坦福大学研究人员推出了预测音乐转换器:一种突破性的人工智能工具,可提高音乐创作的创造性控制能力

像生成AI中的美丽图像和令人印象深刻的文章一样创作艺术通常会让用户失去一些控制权。有些工具生成音乐,但常常需要比作曲家...

迎接Audiobox:用于音频生成的新一代Meta AI基础研究模型

“`html 音频在媒体和娱乐领域起着重要作用。它影响着从电影和播客到有声书和视频游戏的一切。然而,制作高质量的音频需...

谷歌推出Cloud TPU v5p和AI超级计算机:AI处理能力的一次飞跃

谷歌推出了其张量处理单元(Tensor Processing Unit)系列的云 TPU v5p,同时伴随着突破性的人工智能超级计算机架构 AI Hyper...

谷歌DeepMind推出AlphaCode 2:一种利用双子座模型的人工智能系统,在竞技编程卓越方面取得了引人注目的进步

机器学习领域在处理和理解文本数据方面取得了一些令人难以置信的进展。然而,解决问题的新创新仅限于相对简单的算术和编程问...