元宇宙与大模型的相关 你知道吗
元宇宙与大模型之间存在亲密的相关，它们可以相反相成，独特构建一个愈加复杂、实在和片面的虚构环球，元宇宙的概念，元宇宙是一个容纳性的虚构环球，涵盖了虚构事实、增强事实和混合事实等多种技术，以及人工智能、区块链等多种技术手腕，为用户提供了沉迷式......
你会吗 你的名目应该如何正确分层
谈到运行程序的分层架构，很多人首先想到的是一个规范的模型，包括控制器，Controller，、服务层，Service，和数据访问层，Mapper，三个关键局部，这听起来仿佛很直观和繁难，但实践上，很多开发者在实施时并没有明白辨别这些档次的详......
波士顿能源机器狗能启齿聊天了！ChatGPT加持 对话机智妙语连珠
好家伙，波士顿能源机器狗，如今能间接启齿谈话了，并且不同于Siri的，人工智障，，ChatGPT加持的狗，聊起天来那叫一个妙语连珠，比如随口说一句，我口渴了，它会间接给你领到咖啡柜台前，并回答，咱们这里有小吃店和咖啡机，这是咱们的人类共事寻......
全身35团体工出汗的分解毛孔 会呼吸还会出汗！美国迷信家推出首个流汗机器人
大数据文摘出品作者，Caleb在美国亚利桑那州立大学坦佩校区最西南角，一扇带小玻璃窗的4英寸厚金属门前面，站着一个机器人，这个机器人名叫ANDI，是环球上第一个能启动呼吸和排汗的机器人，物质、运输和动力工程学院副传授兼亚利桑那州立大学新钻研......
机器学习中的五个关键掂量 深化了解
在机器学习，ML，畛域，成功往往取决于做出正确的决策，但疑问在于，很少有明白的，正确，选用，同样，机器学习从业者不时掂量利害，改良模型或系统的一个方面往往以就义另一个方面为代价，当天，咱们来讨论机器学习中的5个关键掂量，了解这些掂量将协助你......
经常使用H统计量剖析机器学习模型特色相关性
Friedman的h统计量，h，stat，为复杂的机器学习模型提供了一个弱小的窗口，详细来说，它可以协助咱们了解它们能否经常使用交互来启动预测，咱们将看到，这种XAI，可解释性机器学习，方法可以通知咱们一个特色能否与任何其余特色或一个特定特......
为什么深度学习模型在GPU上运转更快
明确了，咱们如今把握了如何优化基本数组操作效率的方法，但在深度学习模型的通常中，咱们更多地须要处置矩阵和张量的操作，回忆咱们之前的示例，咱们仅经常使用了一维区块，每个区块蕴含N个线程，实践上，咱们可以口头更高维度的区块，最多可至三维，因此，......
CLIP视觉感知还能怎样卷 模型架构变革与识别机制再更新
近年来，随着计算机视觉与人造言语处置技术的飞速开展，CLIP，ContrastiveLanguage，ImagePre，training，模型作为一种弱小的跨模态预训练模型，其运行与钻研畛域始终拓展，为了进一步优化CLIP模型在处置复杂义务......
静止布局的从新登程 nuPlan又一SOTA！赵行团队新作STR2 仿真闭环的弱小泛化！
论文链接，https，arxiv.org，pdf，2410.15774名目网页，https，tsinghua，mars，lab.github.io，StateTransformer，代码开源，https，github.com，Tsinghu......
Transformer的外围思解起来也不难 但为什么这么强呢
Transformer的弱小在于它的设计，高票答案曾经详细解说了Transformer在长距离依赖建模方面的才干，我就试着从设计方面补充一下，Transformer能够work很好，的其余几个要素吧，抛砖引玉，大家轻拍，并行计算，弱小的表白......