该仓库介绍了Wanda，一种通过选择性地丢弃不太重要的网络权重来减少大型语言模型复杂性的独特方法。与其他方法不同，Wanda无需重新训练或大量计算，能够在保持性能的同时实现有效的模型剪枝。

随着Transformer的不断流行，使用频率远远超过训练。这可能会非常慢和昂贵，但通过在GPU上进行一些巧妙的内存布局优化，它们可以获得多倍的加速。

Clip2Protect项目引入了一种创新的两步方法，以确保面部隐私，特别是在强大的人脸识别系统的时代。它创建了看起来自然，但能欺骗人脸识别软件的'化妆'脸，相比之前的隐私增强方法，显示出更好的性能。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...

Vercel AI SDK是一个用于构建边缘AI驱动的流媒体文本和聊天界面的库。它提供了一套强大的工具和功能，使开发者能够轻松地将人工智能技术集成到他们的应用程序中。该SDK支持实时文本和聊天数据的处理和分析，可以在边...

800页的教程和150个示例笔记本构成了一份令人惊叹的资源，可以帮助人们学习实用的机器学习知识以及如何在金融应用中应用它。

本研究调查了强大的语言模型是否能够教授较不先进的人工智能系统并提高其性能。研究提出了两个人工智能之间的“学生-教师”关系，并探讨了“教师”人工智能应该在什么时候、如何以及解释给“学生”人工智能，以提升其能力...

Seal是一个新的系统，使用先进的视觉识别模型来更好地解释各种类型的车辆传感器数据，使其更高效和适应性。在测试中，与标准方法相比，它提高了近37%的传感器数据解释能力，显示了改善未来汽车安全和导航系统的巨大...