「ChatGPT幻觉」变废为宝!灵感生成器DreamGPT开源:见识一下真正的脑洞大开
最近DivergentAI开源了DreamGPT,也是首个尝试利用大型语言模型幻觉的方法,可以帮助用户发散性地思考,生成一些创新的想法。告别「复制+粘贴」,基于深度学习的OCR,实现PDF转文本
对很多人来说,将 PDF 转换为可编辑的文本是个刚需,却苦于没有简单方法。在本文介绍的项目中,来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas So下个10年,Go能取代Python成为开发者的首选语言吗?
选自towardsdatascience,作者:Dasaradh S K,机器之心编译,机器之心编辑部。IROS 2022 | 机器人通过预测距离主动寻找目标物品
本文针对物体目标导航任务,字节跳动人工智能实验室的研究者提出了一种基于目标距离预测的方法IBM开源了5亿行代码数据集,里面最多的编程语言却不是Python
谷歌服务包含 20 亿行代码,一辆汽车的系统包含 1 亿行代码——写代码、debug 这么大的工作量不交给 AI 来做能行?机器之心报道,编辑:小舟、陈萍。 [CVPR 2023 Highlight | AbSViT:拥有自上而下注意力机制的视觉Transformer
当一个场景里有多个物体时,正常的vision transformer会highlight出所有的物体。语言模型来卷3D视觉了,UC伯克利提出语言嵌入的NeRF框架LERF
作者使用的OpenAI公司提出的明星模型CLIP,在CLIP的加持下,LERF可以轻松的实现3D环境中的开放式语言查询功能。10个算法从业人员必须知道的TensorFlow技巧
作者:Rohan Jagtap数学论证GPT-4不是随机鹦鹉:真如此的话整个宇宙都会坍缩
一个流传很广的说法,所谓大语言模型实际上相当于一个“随机鹦鹉”——CVPR 2023 | 自监督学习框架SOLIDER:用于以人为中心的视觉
Beyond是一个专门用于支持各种人体任务的视觉预训练模型。Pytorch中混合精度训练的使用和debug
不过本文就不再赘述怎么使用这些库了,主要来谈谈我们在混合精度训练的时候遇到的各种问题。Vision Transformer在CV任务中的速度如何保证
本文主要讲inference time的效率问题,简单说就是如何让模型更快,同时性能不掉太多甚至反升。思维链如何释放语言模型的隐藏能力?最新理论研究揭示其背后奥秘
本文研究了基于自回归的 Transformer 模型在以下两个方面的表达能力:(1)直接生成答案,以及(2)采用 CoT 的方式生成完整的解决步骤。大规模GNN如何学习?北邮最新《分布式图神经网络训练》综述,35页pdf阐述分布式GNN训练算法和系统
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型,已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性,但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。DeepMind再登Science!AI「破壁者」玩心机吊打人类大师
很多AI玩扑克不行,是因为它们不会像人类一样「玩心眼」。而DeepMind最新的DeepNash,唬起人来可是一套一套的。在视觉提示中加入「标记」,微软等让GPT-4V看的更准、分的更细
全新视觉提示方法 SoM(Set-of-Mark),让 OpenAI 多模态大模型 GPT-4V 在视觉内容理解方面有了质的提升。CVPR 2023 | VoxelNeXt实现全稀疏3D检测跟踪,还能结合Seg Anything
在本文中,研究者提出了一个完全稀疏且以体素为基础的3D物体检测和跟踪框架VoxelNeXt。CVPR 2023 | 跨模态微调(cross-modal adaptation):基于CLIP的小样本学习算法
我们提出了一种简单而有效的基于多模态预训练模型CLIP的小样本微调算法。CVPR 2023 | 一键去除视频闪烁,该研究提出了一个通用框架
该论文成功提出了第一个无需额外指导或了解闪烁的通用去闪烁方法,可以消除各种闪烁伪影。深度学习 V.S. 谜题游戏
本文为大家介绍了作者使用不同的算法来解决Free Flow谜题游戏的心路历程,从一开始的A*,Q-learning,到最后的卷积神经网络.
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