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2024-01-10 talkingdev

结合CLIP和SAM以增强图像分割能力

本项目介绍了开放项目SAM,这是一个结合了CLIP和SAM模型的框架,用于提高图像分割和识别的能力。CLIP模型是一种基于对比学习的神经网络模型,用于学习图像和文字之间的关系,而SAM模型则是一种序列建模方法,用于对...

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2023-12-06 talkingdev

论文:线性时间序列建模

该论文借鉴了LSTM的思想,并训练了一个拥有3B参数的模型,其性能优于更大的7B参数Transformer模型。这项工作有望在序列建模领域取得新的进展,尤其是在性能和可伸缩性方面。

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2023-07-03 talkingdev

百万上下文token助力DNA任务

最近,状态空间模型引起了广泛关注。它们作为一种潜在有用的模型替代方案而出现,通过避开Transformer的一些挑战性方面,同时保持性能。在这项工作中,Hyena模型被应用于DNA序列建模,并在23个任务中取得了改进。

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2023-06-02 talkingdev

谷歌代码历史记录助力编码效率提升

谷歌多年来记录了其代码库的每一次更改,包括详细的描述、更改和修复。他们将其视为序列建模问题,并创建了一组强大的内部工具,可以帮助软件工程师提高效率。他们发现,这种方法即使在像“基于历史信息的生成”这样的...

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