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2024-07-17 talkingdev

Redis公布向量数据库基准测试结果

Redis最近公布了一项新的研究,该研究使用行业标准的Qdrant框架,对顶级的向量数据库进行了延迟和吞吐量的比较。关键发现包括Redis在低复杂度数据集上比竞品优越62%,在高维数据集上优越21%,在每秒查询次数和延迟方...

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2024-07-16 talkingdev

论文:xLSTM技术实现长期时间序列预测

长期时间序列预测一直是一个挑战,而xLSTM技术的出现为此提供了一种解决方案。xLSTM是一种基于LSTM网络的扩展,它利用了时间编码技术来增强长期时间序列的建模能力。相比于传统LSTM,xLSTM通过引入时间编码和深层结...

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2024-07-16 talkingdev

Hyper3DG-超图学习助力文本到3D模型生成提升

最新的Hyper-3DG技术通过关注几何与纹理之间的复杂关系,实现了文本到3D模型生成的显著提升。在过去的研究中,几何与纹理之间的关系通常被忽视,而Hyper-3DG则将这一关键因素纳入考虑,以实现更为准确和逼真的3D模型...

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2024-07-15 talkingdev

Meta如何优化广告推理服务以提高尾部利用率

近日,Meta在其机器学习推理服务的尾部利用率方面进行了优化,这些优化使得失败率减少了三分之二,计算效率提高了35%,并将p99延迟减半。这些增强功能确保Meta的广告投放系统可以在不需要额外资源的情况下处理增加的...

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2024-07-12 talkingdev

智能增强:AI与人类智能的协同作用

本文探讨了如何在对AI的乐观主义者和悲观主义者之间架起桥梁,并主张将AI作为增强人类智能的实用工具。文章涵盖了AI对创造力和艺术的影响,AI的伦理使用,以及AI在教育中的角色。文章提出“增强智能”这个术语更为准确...

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2024-07-11 talkingdev

论文:SuperFlow推动自动驾驶的3D感知技术进步

SuperFlow是一种新的框架,通过使用连续的LiDAR-camera对进行时空预训练,增强了自动驾驶中的3D感知能力。在自动驾驶技术中,3D感知的重要性不言而喻,它可以帮助自动驾驶汽车更准确地理解周围环境,进行更安全、更...

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2024-07-10 talkingdev

illm-tsc: 利用AI增强交通信号控制框架开源

研究人员已经开发出一个新的框架,该框架将大型语言模型与强化学习相结合,以提高交通信号控制系统的性能。这种新的方法借助AI的能力,使交通信号控制系统能够更有效地管理交通流量,提高道路效率,降低交通拥挤,从...

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2024-07-10 talkingdev

Video-STaR:自我训练助力视觉语言模型的提升

Video Self-Training with augmented Reasoning (Video-STaR)是一种新的方法,用于改进大型视觉语言模型(LVLMs)。通过自我训练和增强推理,Video-STaR能够提高模型的学习能力和预测准确性。这种方法的主要优势在于...

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