上周，中国气象局首次发布了「人工智能气象大模型训练专题数据目录」，汇集了海量气象数据。该目录现已在气象局官网提供下载，可以根据...
人们仰望星空，那些遥远的星光其实已经穿越了数十亿年的时空，诉说着古老的故事。而中性碳吸收线，作为早期星系内冷气体云块的关键探针...
特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。
5 月 17 日，马斯克公开表示，继今年年初首次成功将大脑芯片植入患者大脑后，Neuralink 正在寻找第二位受试者接受这项手术。
大型语言模型(llm)是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以在需要时使用...
自OpenAI推出 Sora 以来，「文生视频」概念及相关应用备受瞩目。而伴随 Sora 的大热，其背后的关键技术，DiT(Diffusion Transformers) ...
前一篇文章总结了关于计算机视觉方面的论文，这篇文章将要总结了2024年5月发表的一些最重要的大语言模型的论文。这些论文涵盖了塑造下一...
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践1.多模态大模型推理LLM 的推理流程：多模态的 LLM 的原理：代码演示：使...
Transformers 已经确立了自己作为首要模型架构的地位，特别是因为它们在各种任务中的出色表现。但是Transformers 的内存密集型性质和随...
最近本人写了一篇介绍Arm Scalable Matrix Extension (可伸缩矩阵扩展，SME)的文章，[链接]。此为中文版，也加入了部分Introducing Armv...
在PyTorch中，FP8（8-bit 浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用...
该论文探讨了Mamba架构（包含状态空间模型SSM）是否有必要用于视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉...
这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了...
AlphaFold3 是 DeepMind 开发的一款蛋白质结构预测软件，它在AlphaFold2的基础上进行了改进。其中最主要的一个改进就是引入了扩散模型，...
回到搜索引擎本身，搜索引擎的早期出现是为了解决互联网上信息过载的问题。随着互联网的快速发展，越来越多的网页被创建并发布，用户需...
本周， OpenAI 和 Google 接连在发布会中投出核弹级产品💣。OpenAI 还是一贯地爱抢新闻焦点，在 Google I/O 大会前发布了 GPT-4o。而 Goo...
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行...
荧光显微镜是生命科学领域不可或缺的重要研究工具，其原理是以紫外线为光源， 照射被检物体使之发出荧光， 然后在显微镜下观察物体的形...
基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象，然后训练不同...
今天小编给大家介绍Thomas Vikstrom的人工舌头项目，该项目使用水质传感器来测量液体的浊度，并通过一个机器学习模型在Seeed Studio WIO...
