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Dense与MoE大模型架构后续发展解读

Dense与MoE大模型架构后续发展解读

Dense与MoE大模型架构后续发展解读

过去十年,自然语言处理领域经历了从统计语言模型到大型语言模型(LLMs)的飞速发展。

来自主题: AI技术研报
9717 点击    2025-03-28 09:45
Multi-Agents 系统太难搞了,不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享

Multi-Agents 系统太难搞了,不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享

Multi-Agents 系统太难搞了,不要轻易尝试 | UC Berkeley 论文分享

这两年,AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型(LLM)的崛起,LLM 展现了惊人的理解和生成能力。

来自主题: AI技术研报
8104 点击    2025-03-28 09:33
RAG太折磨人啦,试一下pip install rankify,检索、重排序、RAG三合一,完美。| 独家

RAG太折磨人啦,试一下pip install rankify,检索、重排序、RAG三合一,完美。| 独家

RAG太折磨人啦,试一下pip install rankify,检索、重排序、RAG三合一,完美。| 独家

现有RAG工具的碎片化和复杂性常常让开发者头疼不已。昨天我的Agent群里朋友们就Rerank问题展开激烈讨论,我想起之前看到的一篇论文,这项研究介绍了一个完美的开源python工具包Rankify,它将检索、重排序和RAG三大功能整合在一个统一框架中,大幅简化了开发流程。

来自主题: AI技术研报
3566 点击    2025-03-28 09:24
喝点VC|a16z对话心理健康公司Slingshot AI创始人:我们专注于三件事:预训练、微调和对齐

喝点VC|a16z对话心理健康公司Slingshot AI创始人:我们专注于三件事:预训练、微调和对齐

喝点VC|a16z对话心理健康公司Slingshot AI创始人:我们专注于三件事:预训练、微调和对齐

作为一家公司,我们专注于三件事:预训练、微调和对齐。我们使用自有数据集进行预训练,这一点非常关键,而很多公司并不具备这样的能力。然后,我们用专家手工整理的数据进行微调。最有趣、最重要的部分在于对齐,这与简单地寻找“当前最优解”是截然不同的。

来自主题: AI资讯
4989 点击    2025-03-27 14:14
轨迹可控视频生成新范式,复旦微软破解视频生成难题,精准控制任意物体运动

轨迹可控视频生成新范式,复旦微软破解视频生成难题,精准控制任意物体运动

轨迹可控视频生成新范式,复旦微软破解视频生成难题,精准控制任意物体运动

轨迹可控的视频生成来了,支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion,一种创新的图像到视频生成框架,共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢,通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。

来自主题: AI技术研报
5041 点击    2025-03-27 09:17
首个AI投资人来了!10万美金投资AI电商代理,仅3分钟完成签约

首个AI投资人来了!10万美金投资AI电商代理,仅3分钟完成签约

首个AI投资人来了!10万美金投资AI电商代理,仅3分钟完成签约

这个号称世界上第一个AI天使投资人的No Cap,由Jeff wilson、Alexander Nevedovsky 和 Slava Solonitsyn打造,并在最近拿到了YC的投资。No Cap号称是通过一个“No Cap Mafia”社区训练出来的。在这个社区里,No Cap会接受很多公司创始人的指导,目前已经有超过60位创始人(他们都是YC的校友)参与其中。

来自主题: AI资讯
7954 点击    2025-03-26 16:37
视频生成的测试时Scaling时刻!清华开源Video-T1,无需重新训练让性能飙升

视频生成的测试时Scaling时刻!清华开源Video-T1,无需重新训练让性能飙升

视频生成的测试时Scaling时刻!清华开源Video-T1,无需重新训练让性能飙升

视频作为包含大量时空信息和语义的媒介,对于 AI 理解、模拟现实世界至关重要。视频生成作为生成式 AI 的一个重要方向,其性能目前主要通过增大基础模型的参数量和预训练数据实现提升,更大的模型是更好表现的基础,但同时也意味着更苛刻的计算资源需求。

来自主题: AI技术研报
7075 点击    2025-03-26 14:43