苹果发布论文的主题是“ReALM: Reference Resolution As Language Modeling”，即“作为语言建模的参考解析”。参考解析是一个理解语言中指代问题的重要任务，它帮助系统理解句子中的“它”或“那个”指的是什么。这对于虚拟助手来说尤其重要，因为它们需要理解用户的指令和问题，并且能够根据... 阅读全文

这篇论文介绍了一个名为“Unsolvable Problem Detection (UPD)”的新挑战，主要针对视觉语言模型（Vision Language Models，简称VLMs）。视觉语言模型是一种人工智能技术，它能够理解和解释图像和文本之间的关系。想象一下，你有一个问题，比如“图片中的物体是什么颜色的？”而V... 阅读全文

来自布里斯托大学、谷歌和英伟达的研究人员推出Tactile-Informed 3DGS，它结合了视觉数据和触觉传感信息，用于重建复杂表面的3D模型并进行新视角的合成。这项技术特别适用于处理具有光泽和反射性的表面，因为传统的3D重建方法在处理这类表面时往往会遇到困难。例如，想象一个考古学家正在研究一件古老的金属制品，他们... 阅读全文

A21推出新型大型语言模型Jamba，它基于一种创新的混合架构，结合了Transformer和Mamba（一种状态空间模型）以及专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）技术。Jamba的设计旨在充分利用这三种技术的优势，以提高性能、提升吞吐量，并保持较低的内存占用。例如，想象一个场景，用户需要一个AI助... 阅读全文

Google DeepMind推出新型文本嵌入模型Gecko，它的设计目的是从大语言模型（LLMs）中提取知识，以提高文本检索的性能。文本嵌入模型可以将文本数据转换为密集的向量形式，这样语义上相似的文本在嵌入空间中就会彼此靠近。这种模型广泛应用于文档检索、句子相似性比较、分类和聚类等任务。例如，假设用户在搜索引擎中输入... 阅读全文

华为推出新型高效大语言模型DiJiang，DiJiang的核心目标是减少传统Transformer模型在处理长序列数据时所需的计算资源。Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，但其注意力机制（attention mechanism）需要大量的计算资源，尤其是在处理大量参数的大型语言模型时。... 阅读全文

这篇论文介绍了一种名为MambaMixer的新型深度学习架构，它专门设计用于高效处理长序列数据。MambaMixer的核心特点是它能够在数据中选择性地混合（mix）和过滤（filter）信息，无论是在时间序列还是图像数据中。这种选择性的能力是通过所谓的“双选择机制”实现的，即同时在数据的“tokens”（类似于序列中的... 阅读全文

OPPO发布推出Transformer-Lite，探讨如何在智能手机上高效部署大语言模型（LLM）。大语言模型是一种人工智能技术，广泛应用于智能助手、文本摘要、翻译和多模态任务等。然而，由于这些模型通常需要大量的计算能力和内存带宽，因此在移动设备上直接部署这些模型会面临一些挑战，比如速度慢和用户体验差。例如，想象一下你... 阅读全文

谷歌发布论文的主题是关于语言模型如何记忆和复述其训练数据中的整段文本。具体来说，研究者们探索了语言模型在处理和记忆长文本段落时的内部机制和权重分布。他们发现，尽管记忆过程涉及模型的多个层级和组件，但记忆段落的梯度（即模型在学习过程中调整权重的依据）在较低层级中更为显著。例如，如果我们有一个聊天机器人，我们可能不希望它直... 阅读全文

light chaser 是一款开源免费的数据可视化设计工具，基于 React 技术栈实现。 通过它，你可以简单快速地制作数据可视化相关内容。它可用于大屏幕数据 可视化展示、数据报告、数据分析等场景。 这个项目包含: 一个标准的组件编辑面板 一个用于事件交互的蓝图编辑器 丰富的组件、快捷键和扩展能力 体验地址： htt... 阅读全文

fast_hash是一个简单的计算文件哈希值的VUE3应用。本工具使用 WebAssembly 技术，使计算速度达到接近原生应用的速度，是传统 JavaScript 计算速度的数倍。且支持多线程并行计算多个文件，可以充分利用多核 CPU 的性能。本工具不会上传您的任何文件，所有计算均在本地进行。 使用方法 1. 选择一... 阅读全文

HeyForm 是一个开源表单构建器，允许任何人创建引人入胜的交互式表单，用于进行调查、问卷、小测验和投票，无需编程技能。HeyForm 简化了会话表单的创建过程，让任何人都能通过引人入胜的调查、小测验和投票来轻松收集信息或反馈。我们致力于通过定期更新来持续优化 HeyForm，包括修复漏洞、增添新功能以及提升性能。 ... 阅读全文