-
对比GPU，使用FPGA创建神经网络
级算法描述。 2.2 将以Python等语言高效地测试和调试二维算法 仿真、验证和调试是FPGA应用设计过程中关键的部分。这些过程也将从高级接口和工具中得到重大改进。 睡眠追踪器应用的顶层测试平台图。...
-
新研究：鸽子解决问题的方式类似于人工智能
定类型的任务中，这有助于它们比人类表现得更好。”特纳说。 特纳称：“为我们是多么聪明而庆祝，因为我们设计了人工智能，同时我们又贬低鸽子是愚蠢的动物，但是指导这些人工智能机器行为的学习原则与鸽子使用的非...
-
多模态LLM幻觉问题降低30%！业内首个“啄木鸟”免重训方法诞生
架，是业内第一个无需此操作就能解决“幻觉”的全新办法。 它一共分为5个步骤，每一步都采用了清晰透明的设计方式，因此具备良好的可解释性。 图片 具体而言： 第一步，关键概念提取。 指找出模型给出的答案中...
-
生成的分子几乎 100% 有效，用于逆向分子设计的引导扩散模型
「从头分子设计」是材料科学的「圣杯」。生成深度学习的引入极大地推进了这一方向，但分子发现仍然具有挑战性，而且往往效率低下。 以色列理工学院（Technion-Israel Institute of...
-
港大等发布GraphGPT：1/50微调参数，准确率提升10倍！无需超长token，LLM也能读懂图结构
构建模的适用性。 为了应对这些挑战，本文提出了一个名为GraphGPT的全新框架，该框架旨在使用精心设计的图指令微调范式将大语言模型与图结构对齐。 GraphGPT引入了文本-图结构对齐范式作为初始步...
-
一句话让 AI 开发 App，微软正式宣布为 Power Platform 平台推出 Copilot 服务
”，即可使用 Copilot 生成不同版型及主题的网站，开发者可以利用 Power Page 内置的设计工具自行修改网站内容，也能用提示词让 Copilot 修改网站。 ▲ 图源 微软 在 Powe...
-
DeepMind：谁说卷积网络不如ViT？
上表现不如 ViTs 的观点。此外，在足够的数据和计算条件下，ConvNets 仍然具有竞争力，模型设计和资源比架构更重要。 看到这项研究后，图灵奖得主 Yann LeCun 表示：「计算是你所需要的...
-
GraphAlign：通过图匹配增强多模态3D目标检测的准确特征对齐
] 基准进行实验，证明 GraphAlign 可以提高点云检测精度，特别是对于远距离目标检测。 网络设计： 图 1. 特征对齐策略的比较 (a 基于投影的方法可以快速建立模态特征之间的关系，但可能...
-
吃“有毒”数据，大模型反而更听话了！来自港科大&华为诺亚方舟实验室
洗的过程中遗漏了一个重要环节——从错误中汲取教训。 能不能让大模型像人类一样，“吃一堑，长一智”，即设计一种对齐方法，让大模型既能从错误中学习，又不受含有错误的文本序列影响呢？ △“从错误中学习”的...
-
腾讯混元大模型再进化，文生图能力重磅上线，这里是一手实测
我们先来看下面这个示例，要求混元大模型生成一个酒店房间。从效果来看，升级后混元文生图效果明显更好，设计感、品质感提升很大，细节更加丰富。即使与 Midjourney 比较一番，效果也不相上下。 人...