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2024-06-03 talkingdev

Conifer开源:显著提升LLM对复杂指令的理解能力

Conifer通过引入一个专门的数据集和渐进式学习方法,显著提升了大规模语言模型(LLM)对复杂指令的理解能力。该方法不仅能让LLM在处理复杂任务时表现得更为精准,还能有效减少错误率。专门的数据集涵盖了各类复杂指...

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2024-06-03 talkingdev

论文:随机颜色擦除提升计算机视觉模型鲁棒性

研究人员开发了一种名为随机颜色擦除的新学习策略,旨在解决计算机视觉中的颜色偏差问题。该方法通过从训练数据中选择性地移除颜色信息,平衡颜色与其他特征的重要性,从而提高模型在复杂场景中的表现,如广域监控和...

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2024-06-03 talkingdev

Manifest:一键构建后端系统,简化数据库、管理面板与API开发

Manifest平台凭借其创新的架构,为开发者提供了一个一站式的后端解决方案。通过仅需一行代码的简便设置,用户即可启动一个包含数据库、管理员控制面板、REST API以及JavaScript软件开发工具包(SDK)的完整后端系统...

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2024-06-03 talkingdev

AI为计算机赋予嗅觉:机器学习破解气味识别难题

人类通过大约400种不同类型的嗅觉受体来体验气味。科学家们正在利用机器学习技术,帮助计算机学习某些分子或分子集合对人类的气味。机器学习在数字化气味方面至关重要,因为它可以学习将产生气味化合物的分子结构映...

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2024-06-01 talkingdev

一年来与LLMs一起构建的经验教训

自去年推出以来,语言模型(LLMs)已成为人工智能领域的热点。一年来,我们使用LLMs构建了许多项目,并从中获得了许多宝贵的经验教训。首先,LLMs需要大量的数据来进行训练,只有这样才能产生准确的结果。其次,LLMs...

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2024-05-31 talkingdev

如何从一台30年老旧的笔记本电脑中复制文件

随着技术的飞速发展,我们的电脑越来越快,存储越来越大。然而,对于那些仍在使用30年前笔记本电脑的人来说,这样的速度和存储远远不足以满足他们的需要。尽管这些老旧的电脑可能已经过时,但是它们上面可能存储着一...

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2024-05-31 talkingdev

Bento: 开源的Benthos项目分支

Bento是Benthos项目的一个开源分支,旨在提供更好的可扩展性和更简单的配置选项。Bento支持各种各样的数据流,包括Kafka、RabbitMQ和Amazon S3等。Bento还具有可插拔的架构,使用户可以自定义功能,以满足其独特的需...

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2024-05-31 talkingdev

Heroku Postgres 正式迁移至 AWS Aurora

Heroku Postgres 近日宣布正式迁移至 AWS Aurora 平台。AWS Aurora 是由亚马逊云计算公司推出的一种高度可扩展的云端关系型数据库服务,具有高性能、高可用性、高安全性等特点。此次迁移将为 Heroku Postgres 的用户...

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