稀疏张量是指神经网络的某些值为零。这些值可以被高效地跳过。研究人员开发了一种快速查找零值的方法，并超负荷硬件，以便一次容纳更多的非零值。

随着AlphaFold等人工智能技术的不断发展，科学研究进展的速度也在大幅提高。最近，一项研究开发出了RoseTTAFold All-Atom，这是一种神经网络技术，可以对蛋白质、药品、维生素、DNA和糖等广泛的分子进行建模。研究人...

Bark是一种文本转语音系统，它可以生成连贯、快速和超长的音频输出。现在，我们可以在Jupyter Notebook中使用Bark，将文本转换为语音文件，使其更加便捷。Bark使用深度神经网络作为其文本到语音模型，具有很高的准确...

研究人员开发出一种神经网络，可以像人类一样泛化语言，胜过ChatGPT等模型。该研究结果发表在最新的AI会议上，研究人员对该神经网络进行了广泛的测试，证明它在各种语言任务中都表现出色。这一发现为自然语言处理领...

嵌入是一种机器可读的数字列表，用于表示有关数据的某些信息。它们越来越多地通过将数据通过神经网络并查看模型的激活来获得。本文在计算机视觉任务中使用CLIP推进了这一想法，并探讨了如何使用降维来推理学习到的嵌...

HuggingFace团队成功复现了OpenAI的第一个RLHF代码库，该代码库于2019年发布，是引入了一些最初的RLHF（强化学习与人类因素）想法。这个代码库被称为“Generative Pretraining Transformer（GPT）”。通过在计算机上训...

DeepSparse是一种CPU推理运行时，它利用稀疏性加速神经网络推理。稀疏性是指神经网络中有很多权重为零的连接，DeepSparse利用这些零权重的连接，跳过不必要的计算，从而实现推理加速。DeepSparse是一个开源项目，可...

尽管有人声称MathGLM可以解决数学问题，但实际上它仍然无法胜任这项任务。这一现象凸显了仅仅依赖于大型语言模型的局限性。近年来，基于神经网络的自然语言处理技术取得了长足进步，但在某些特定领域，仍然需要更为...