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2024-07-06 talkingdev

Kivy:跨平台的Python UI框架

Kivy是一个跨平台的Python UI框架,它能够帮助开发者在不同的设备上构建用户界面。Kivy支持多点触控,支持移动设备,支持多种输入设备,如鼠标、键盘、触摸屏等。Kivy还提供了许多UI元素,如按钮、标签、文本框等,...

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2024-07-06 talkingdev

Fabric:开源框架可利用人工智能增强人类能力

Fabric是一款由加拿大滑铁卢大学团队开发的开源框架,旨在利用人工智能技术来增强人类的认知和行为能力。该框架结合了人工智能、机器学习、智能传感器等技术,可用于开发各种可穿戴设备和智能环境。使用Fabric,人们...

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2024-07-05 talkingdev

PTQ4SAM:用后训练量化使SAM更实用

PTQ4SAM是一个新的框架,旨在减少大规模Segment Anything Model(SAM)的内存和计算需求。SAM是一个全新的大规模模型,但其大规模的特性也使得其在实际应用中面临着严峻的挑战,尤其是在内存和计算资源上的需求。而P...

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2024-07-04 talkingdev

Maestro:为Claude Opus智能协调Agent的新框架

GitHub Repo上的Maestro框架为Claude Opus提供了一个全新的解决方案,它智能地协调子代理。这个框架透过嵌入的方法,将多个子代理整合在一起,以达到更高的效率和效果。此框架的引入,为了解复杂的任务提供了新的可...

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2024-07-04 talkingdev

手把手教你解决Torch Compile问题,提升代码运行速度

对于使用Torch Compile的开发者来说,解决其过程中遇到的错误问题可能是一项挑战。本教程将详细介绍如何解决Torch Compile中的错误,帮助您的代码更快运行。首先,我们需要了解深度学习框架中的编译过程,这对于找到...

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2024-07-03 talkingdev

为何我们不再使用LangChain构建AI代理

Octomind放弃了使用LangChain框架进行AI测试自动化,转而选择更简单、模块化的构建块,这提高了其代码库和团队的生产力。在使用LangChain的高级抽象时,Octomind遇到了灵活性问题,这使得开发和维护变得复杂。通过改...

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2024-07-03 talkingdev

LlaRA-大模型在机器人技术中的应用

LLaRA是一个使用大型语言模型(LLM)来通过对话式的指令-响应对提高机器人行动政策的框架。通过整合视觉输入,这些视觉语言模型(VLM)处理状态信息并生成最优的政策决策。LLM的使用增强了机器人的理解和应对能力,...

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2024-07-02 talkingdev

论文:在多智能体Agent模型中更好地探索-QMIX的改进

科研人员已经通过在最大熵框架内增加了一个局部Q价值学习方法,改进了被广泛应用的多智能体强化学习方法QMIX。QMIX是一个众所周知的多代理强化学习方法,它能有效地解决多代理学习中的挑战,如策略的协调和通信难题...

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