Meta推出了利用全新的多令牌预测方法的预训练模型，该方法可以同时预测多个未来的词汇，承诺提升性能并大幅度缩短训练时间。这种新颖的多令牌预测方法改变了我们对于未来词汇的预测方式，将其从单一的词汇预测转变为...

OpenStreetView-5M是一个重要的开放获取数据集，包含超过500万张来自225个国家的地理标签街道图像。该数据集旨在通过测试图像定位能力，推动计算机视觉的极限。OpenStreetView-5M不仅覆盖了全球范围内的街道图像，也...

CELLO是一种全新的数据集，包含了14,094个因果问题，旨在提升AI对因果关系理解的能力，超越了常识推理的层次。这个数据集的构建，旨在推动AI技术在处理更复杂问题时，具有更深沉的因果关系理解。由此，可以有效提升...

近日，Meta发布了其多标记预测模型。据悉，该模型在Hugging Face Hub上的表现非常强劲。这款模型采用高级算法进行数据预测，能够同时处理多个标记，提高了预测的准确性和效率。对于个人和企业用户来说，这款多标记预...

这份专注于AI的实战手册概述了企业采用AI的策略，突出了从人类执行的服务向被称为“服务即软件”的软件驱动的工作流的转变。它深入探讨了对商业模式的影响，如绩效基础定价，并强调了工作流捕获和AI准确性对于成功实施...

最近，研究者提出了一种新的异常检测问题，该问题针对的是相对于场景中其他对象的“奇异”对象。与传统方法不同，这里的异常情况是场景特定的，并通过多个视点进行识别。这种方法不仅能增强异常检测的准确性，也能帮助...

无监督SAM（UnSAM）是一种新型的全图像分割模型，它消除了对人工注释的需求。UnSAM通过结合自上而下和自下而上的聚类方法，识别视觉场景中的层次结构，采用一种分而治之的方法。在复杂的视觉场景中，这种方法可以更...

这是一篇关于在扩展模型和数据集大小时调整超参数的极好且易于理解的文章。在大数据时代，如何有效地处理和分析庞大的数据集，是当前科技行业面临的一大挑战。本文主要介绍了使用muP进行规模扩展的技术方法。muP是一...