-
萤火跑模型 | 高性能 Stable Diffusion 助力高质量 AI 绘图
Stable Diffusion AI 绘画最近成功破圈，成了炙手可热的热门话题。DALLE，GLIDE，Stable Diffusion 等基于扩散机制的生成模型让 AI 作图发生质变，让人们看到了“AI...
-
使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store...
-
使用核模型高斯过程(KMGPs)进行数据建模
核模型高斯过程(KMGPs 作为一种复杂的工具可以处理各种数据集的复杂性。他通过核函数来扩展高斯过程的传统概念。本文将深入探讨kmgp的理论基础、实际应用以及它们所面临的挑战。 核模型高斯过程是机器学习和统计学中对传统高斯过程的一种扩展。要理解kmgp，...
-
被大V推荐的AI论文，被引量会翻倍？两位推特博主5年推文背后影响揭秘
经常在 X 平台（推特）上浏览 AI 论文的研究者应该都很熟悉两位博主：AK (@_akhaliq 和 Aran Komatsuzaki (@arankomatsuzaki 。他们每天都会精选一些论文进行展示，方便大家重点阅读。数据显示，AK 在 X...
-
2024年1月17日Arxiv最热论文推荐：清华提出多模态知识检索新框架、MIT新方法大幅提升LLMs的连贯性、浙大新模型助力视频任务新突破、Meta 革新搜索技术、Google革新AI写作
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。 论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。 如需查看其他热门论文，欢迎移步 ...
-
重塑3D生成核心理论：VAST、港大、清华用「零」训练数据生成了3D模型
无需任何训练数据，只需对着模型描述一句话，如「一个做作业的香蕉人」： 或是「一只戴着 VR 眼镜的猫」： 就能生成符合描述的带有高质量纹理贴图的 3D 场景。不仅如此，还能对已有的 3D 模型进行精细化贴图。 这是港大与清华大学联合 3D 生成明星...
-
利用人工智能减少碳排放的策略
随着世界努力应对气候变化的迫切需要，人工智能(AI 等创新技术成为追求可持续发展的有力工具。本文探讨了利用人工智能减少各个行业碳排放的策略，强调了人工智能在应对气候变化方面推动变革的潜力。 能源效益优化 人工智能驱动的算法可以优化各个行业的能源消耗，识...
-
CMU华人18万打造高能机器人，完爆斯坦福炒虾机器人！全自主操作，1小时学会开12种门
比斯坦福炒虾机器人还厉害的机器人来了！ 最近，CMU的研究者只花费2.5万美元，就打造出一个在开放世界中可以自适应移动操作铰接对象的机器人。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.14403 厉害之处就在于，它是完全自主完成操作...
-
更适合中文LMM体质的基准CMMMU来了：超过30个细分学科，12K专家级题目
近期，随着多模态大模型（LMM） 的能力不断进步，评估 LMM 性能的需求也日益增长。与此同时，在中文环境下评估 LMM 的高级知识和推理能力的重要性更加突出。 在这一背景下，M-A-P 开源社区、港科大、滑铁卢大学、零一万物等联合推出了面向中文大规模多...
-
谷歌与Hugging Face携手，共推开源模型助力AI发展
Google与Hugging Face近日宣布战略合作，旨在推动开放AI和机器学习的发展。这一合作将集成Hugging Face的平台与Google Cloud的基础设施，包括Vertex AI，旨在使生成式AI更易于开发者使用。这一合作的重要性被认为是A...
-
Stable Diffusion XL总结
Stable Diffusion XL是一个二阶段的级联扩散模型，包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion一致，具备文生图，图生图，图像inpainting等能力。在Base模型之后，级联了Refi...
-
GPT-4准确率最高飙升64%！斯坦福OpenAI重磅研究：全新Meta-Prompting方法让LLM当老板
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABAB CDCD EFEF GG」执行。 同时，诗中还要包含提供的3个词。 对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。 正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单...
-
无需人工标注！LLM加持文本嵌入学习：轻松支持100种语言，适配数十万下游任务
文本嵌入（word embedding）是自然语言处理（NLP）领域发展的基础，可以将文本映射到语义空间中，并转换为稠密的矢量，已经被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务中，如信息检索（IR）、问答、文本相似度计算、推荐系统等等， 比如在IR领域，第...
-
360度无死角！UC伯克利华人发布3DHM框架：一张图片即可模仿任意视频动作
输入一张任意姿势的照片，想让照片里的人跟随「指定视频」来进行动作模仿并不简单，除了肢体动作的模仿外，模型还需要对运动过程中衣服、人物外观的变化进行建模。 如果输入图像是正面的，而模仿的视频动作包括转身的话，模型还需要「想象」出衣服的背面样子，以及衣...
-
谷歌AI研究提出 SpatialVLM：一种数据合成和预训练机制，以增强视觉语言模型 VLM 空间推理能力
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM，这是一种旨在增强视觉语言模型（VLMs）空间推理能力的创新系统。 尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展，但它们在空间推理方面仍存在显著局限。空间推理涉及理解物体在三维空间中的位置以及...
-
检测路在何方？YOLOv8终极指南
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 YOLOv8是计算机视觉领域的最新发展，它是一种用于目标检测、实例分割和分类的最新先进模型。除了对模型架构本身的改进之外，YOLOv8通过一个用于使用YOLO模型的PIP包为开发者提供了一个新的友好界...
-
谷歌云与Hugging Face签署人工智能基础设施合作协议
谷歌公司（Google LLC）云计算部门今天宣布与Hugging Face公司建立新的合作伙伴关系，后者是一个流行的共享开源人工智能模型平台运营商。 根据协议，谷歌云将成为Hugging Face人工智能训练和推理工作负载的 “首选目的地”。此外，两...
-
大模型开山鼻祖！InstructGPT发布两周年了
今天是InstructGPT发布两周年的纪念日，它是现代大语言模型的开山鼻祖。Jim Fan介绍了InstructGPT的重要性并且说了几条关于InstructGPT非常有意思的点。还展示了InstructGPT中非常经典的三步LLM训练方法的图片，我也顺...
-
ADMap：用于重建在线矢量化高精地图的抗干扰框架
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf 代码链接：https://github.com/hht1996ok/ADMap 摘要 本文介绍了ADMap：用...
-
LLaMA Efficient Tuning
文章目录 LLaMA Efficient Tuning 安装 数据准备 浏览器一体化界面 单 GPU 训练 train_bash 1、预训练 pt 2、指令监督微调 sft 3、奖励模型训练 rm 4、PPO 训练 ppo 5、DPO 训练...
-
# ext-to-speech|tts|voice-cloning|AIGC|多模态#【有图文部署】GPT-SoVits：上线一周就获得了4.1k star！效果炸裂的开源跨语言音色克隆模型！
一周前，RVC变声器创始人（GitHub昵称：RVC-Boss）发布了一款新项目，名为GPT-SoVITS。这个项目一上线就受到了互联网大佬和博主的好评推荐，仅仅在不到一周的时间里，就已经在GitHub上积累了4.1k Star。 据说，该项目是RVC-...
-
Llama-2 推理和微调的硬件要求总结：RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比...
-
大语言模型部署：基于llama.cpp在Ubuntu 22.04及CUDA环境中部署Llama-2 7B
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama 2 7B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu 22.04及NVIDIA CUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为...
-
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
文章目录 TL;DR Introduction 背景 本文方案 实现方式 预训练 预训练数据 训练细节 训练硬件支持 预训练碳足迹 微调 SFT SFT 训练细节 RLHF 人类偏好数据收集 奖励模型 迭代式微调（RLHF） 拒...
-
AIGC智能编程：提高编程效率与代码质量的安全可靠之选
AIGC智能编程的安全性和可靠性如何？ 介绍 随着人工智能技术的不断发展，AIGC（Artificial Intelligence Guided Coding）智能编程成为了越来越热门的领域。AIGC智能编程是指利用人工智能技术来辅助编写代码，提高编...
-
电商：如何使用ChatGPT和AIGC提高电商体验
1.背景介绍 1. 背景介绍 随着互联网的普及和人们对在线购物的需求不断增长，电商已经成为了一个非常热门的行业。为了提高电商体验，提高客户满意度，降低客户流失率，企业需要不断创新和优化自己的在线购物体验。在这里，人工智能(AI 和机器学习(M...
-
过去两周，六个最有可能改变AI进程的发布！
编译 ｜言征 过去两周，新的人工智能更新不断涌现，异常疯狂。我们决定整理最近发布的六大框架和模型。 1、ActAnywhere：主题感知视频背景生成 图片 Adobe Research和斯坦福大学推出了Act Anywhere，这是一种生成模型，解决了电...
-
Apple：使用语言模型的自回归方式进行图像模型预训练
1、背景 在GPT等大模型出现后，语言模型这种Transformer+自回归建模的方式，也就是预测next token的预训练任务，取得了非常大的成功。那么，这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢？今天介绍的这篇文章，就是Apple近期发...
-
Stable Diffusion训练Lora模型
以下内容参考:https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y1E7nv/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=3969f30b089463e19db0...
-
Stable Diffusion 系列教程 - 6 Dreambooth及训练
Stable-Diffusion、Imagen等文生图大模型已经具备了强大的生成能力，假设我们的Prompt为 [Cyberpunk Style]，SD或许能很快画出赛博朋克风格的一幅画。但你作为一个不知名的人，不能奢求SD在训练的时候把你自己想要的风格也...
-
【网安AIGC专题10.19】论文3代码生成：ChatGPT+自协作代码生成+角色扮演（分析员、程序员、测试员）+消融实验、用于MBPP+HumanEval数据集
Self-collaboration Code Generation via ChatGPT 写在最前面 朋友分享的收获与启发 课堂讨论 代码生成如何协作，是一种方法吗 思路相同 交互实用性 代码生成与自协作框架 摘要 相关工作 PP...
-
哪些编程语言和领域最适合应用AIGC技术？
1. 引言 人工智能技术的发展已经深刻影响了各个行业，使得自动化和智能化成为了当今的一个热点。与此同时，应用在人工智能领域的算法和模型也变得越来越复杂。为了更好地应对这些挑战，越来越多的开发者开始关注应用于智能计算的编程语言和领域。本文将深入讨论哪些编...
-
大型语言模型LLM的基础应用
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、...
-
高效底座模型LLaMA
论文标题：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13971 论文来源：Meta AI 一、概述 大型语...
-
论chatGPT和文心一言
前言 chatGPT和文言一心都是基于Transformer架构构建的自然语言处理模型，但不同的开发背景、语言支持和训练数据导致两者面对不同的应用环境各有所长； “一百个读者就有一百个哈姆雷特”，chatGPT还是文心一言好用取决于使用者的具体...
-
使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face ? Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供...
-
18LLM4SE革命性技术揭秘：大型语言模型LLM在软件工程SE领域的全景解析与未来展望 - 探索LLM的多维应用、优化策略与软件管理新视角【网安AIGC专题11.15】作者汇报 综述
Large Language Models for Software Engineering: A Systematic Literature Review 写在最前面 论文名片 课堂讨论 RQ1部分：LLMs的选择和优化 RQ2部分：LLM...
-
使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速
Open AI 推出的 Whisper 是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的 large-v3 模型登顶了 OpenASR 排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在 Common Voice 15 数据...
-
AI换脸软件哪个好用 FamousFace免费体验地址
FamousFace 是一款AI换脸软件，可帮助用户识别图像中的名人。该软件使用机器学习来识别名人的面部特征，并提供有关名人的详细信息，例如姓名、职业和出生日期。FamousFace的体验下载入口在哪呢，这里我们来看FamousFace的官方体验入口。...
-
推翻Transformer奠基之作疑被拒收，ICLR评审遭质疑！网友大呼黑幕，LeCun自曝类似经历
去年12月，CMU和普林斯顿的2位研究者发布了Mamba架构，瞬间引起AI社区震动！ 结果，这篇被众人看好有望「颠覆Transformer霸权」的论文，今天竟曝出疑似被顶会拒收？！ 今早，康奈尔大学副教授Sasha Rush最先发现，这篇有望成为奠基之作...
-
清华、北邮等联合发布首个大模型时代下的文本水印综述
在大模型时代，清华、港中文、港科广、UIC、北邮联合发布了一篇文本水印综述，全面探讨了大模型与文本水印技术的交融。 该综述首先回顾了文本水印的起源，随后聚焦于大模型时代的三个关键方向:将现有文本水印算法应用于大模型、大模型辅助文本水印算法设计、直接将水印植...
-
大模型×文本水印：清华、港中文、港科广、UIC、北邮联合发布首个大模型时代下的文本水印综述
论文：A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.07913 大模型时代：文本水印新纪元 文本水...
-
NeurIPS 2023精选回顾：大模型最火，清华ToT思维树上榜
近日，作为美国前十的科技博客，Latent Space对于刚刚过去的NeurIPS 2023大会进行了精选回顾总结。 在NeurIPS会议总共接受的3586篇论文之中，除去6篇获奖论文，其他论文也同样优秀和具有潜力，甚至有可能预示着下一个AI领域的新突破...
-
Mamba论文为什么没被ICLR接收？AI社区沸腾了
基于 Mamba 的创新正不断涌现，但原论文却被 ICLR 放到了「待定区」。 2023年，Transformer 在 AI 大模型领域的统治地位被撼动了。发起挑战的新架构名叫「Mamba」，它是一种选择性状态空间模型（ selective state s...
-
用AIGC生成大数据教程
编写一部大数据教程的书 当然，我很高兴帮助您编写一部大数据教程的书。下面是一个基本的大纲，您可以根据自己的需要和偏好进行调整和扩展。 目录 第一章：引言 介绍大数据的概念和重要性 解释为什么大数据在当今世界中如此关键 第二章：大数据基础知识...
-
甲骨文变身“AI狂战士”，MySQL、Java、OCI，一切技术栈火力全开，猛战AI！
撰稿 | 云昭 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 太猛了！甲骨文已经按捺不住，就像找了某种魔法钥匙一般，准备在2024年大干一场！ 近日，甲骨文宣布正在将生成式AI功能集成到该公司的整个云服务OCI（Oracle Cloud In...
-
CVPR 2023 | 风格迁移论文3篇简读，视觉AIGC系列
CAP-VSTNet: Content Affinity Preserved Versatile Style Transfer 内容相似度损失（包括特征和像素相似度）是逼真和视频风格迁移中出现伪影的主要问题。本文提出了一个名为CAP-VSTNet...
-
一句话让小姐姐为我换了N套衣服，谷歌卷出视频生成新高度，网友：竞赛加码
谷歌一出手，又把AI视频生成卷上了新高度。 一句话生成视频，现在在名为Lumiere的AI操刀下，可以是酱婶的： △“阳光明媚，帆船在湖中航行” 如此一致性和质量，再次点燃了网友们对AI视频生成的热情：谷歌加入战局，又有好戏可看了。 不止是文生视频，...
-
如何使人工智能真实化-从数据到智慧
如何使人工智能真实化？那要如何使人工智能真实化，从数据到智慧呢？让我们往下探究。 如何使人工智能真实化 使人工智能真实化需要考虑多个方面，包括数据、模型、算法、用户体验和道德等。以下是一些建议，帮助实现人工智能的真实化： 多样性和质量的数据：使用多...
-
Camera or Lidar？如何实现鲁棒的3D目标检测？最新综述！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 0. 写在前面&&个人理解 自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆...