新闻动态
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202402-19
- 后Sora时代，CV从业者如何选择模型？
- ImageNet准确率曾是评估模型性能的主要指标，但在当今计算视觉领域，这一指标逐渐显得不够完善。随着计算机视觉模型变得更加复杂，可用模型种类已显著增加，从Co...
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202402-19
- 以自监督方式去除荧光图像中的噪声，清华团
- 荧光成像的高信噪比对于生物现象的准确可视化至关重要，然而，噪声问题仍然是成像灵敏度面临的主要挑战之一。清华大学的研究团队提供了空间冗余去噪Transformer...
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202402-16
- 谷歌Gemini1.5火速上线：MoE架
- 今天，谷歌宣布推出Gemini1.5。Gemini1.5是在谷歌基础模型和基础设施的研究与工程创新基础上开发的。这个版本引入了新的专家混合（MoE）架构，以提高...
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202402-16
- 春节大礼包！OpenAI首个视频生成模型
- 欢迎来到blingzoo！北京时间今天凌晨，OpenAI正式发布了文本到视频生成模型Sora，继Runway、Pika、谷歌和Meta之后，OpenAI终于加入...
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202402-16
- 手把手教你，从零开始实现一个稀疏混合专家
- 本文介绍了实现一个稀疏混合专家语言模型（MoE）的方法，详细解释了模型的实施过程，包括采用稀疏混合专家取代传统的前馈神经网络，实现top-k门控和带噪声的top...
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202402-16
- 如何探索和可视化用于图像中物体检测的 M
- 近年来，人们对深入理解机器学习数据（ML-data）的重要性有了更深刻的认识。然而，由于检测大型数据集通常需要大量的人力和物力投入，因此在计算机视觉领域的广泛应...
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202402-15
- 三年16篇一作，前谷歌研究科学家Yi T
- 该团队的新模型在多个基准测试中都与GeminiPro、GPT-3.5相媲美。如果你经常读AI大模型方向的论文，YiTay想必是一个熟悉的名字。作为前谷歌大脑高级...
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202402-04
- 登Nature子刊，滑铁卢大学团队评论「
- 模拟当今量子计算设备的关键挑战之一是学习和编码量子比特之间复杂关联的能力。新兴技术基于机器学习语言模型已展现出学习量子态的独特能力。近期，滑铁卢大学的研究人员在...
