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扩散模型因其卓越的性能在图像生成领域引起了广泛关注。最近,它们的成功被扩展到文本生成,通过同时生成序列中的所有 token。然而,与图像相比,自然语言展现出更为明显的顺序依赖性,而现有大多数语言模型都是通过从左到右的自回归方法进行训练的。为了考虑自然语言固有的顺序特性,我们引入了自回归扩散(AR-D
©作者 | LRS来源 | 新智元吞吐量上不去有可能是内存背锅!无需修改模型架构,减少内存浪费就能提高吞吐量!虽然大型语言模型(LLM)的性能表现足够惊艳,但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源,一旦请求数量超出预期,就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。想要打
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新赛制,新玩法飞桨黑客马拉松第五期全新挑战,重磅回归!开源贡献个人挑战赛、大模型应用与创意赛、飞桨护航计划集训营三大赛道,邀你挑战!多难度梯度开源任务、大模型应用创意挑战、导师1V1指导开发实践硬核较量一触即发这场Hacker盛宴,即刻加入吧!在往期黑客松中,我们见证了众多优秀开发者的成长与蜕变。第
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 岳廷论文链接:https://arxiv.org/abs/2309.07906项目链接:https://generative-dynamics.github.io./要解决的问题:通过单张自然景观(树木,花朵等)图像,生成自然的动态视频(风、水流、呼吸或
©作者 | 亓鲁单位 | 加州大学尔湾分校稠密图像分割问题一直在计算机视觉领域中备受关注。无论是在 Adobe 旗下的 Photoshop 等重要产品中,还是其他实际应用场景中,分割模型的泛化和精度都被赋予了极高的期望。对于这些分割模型来说,需要在不同的图像领域、新的物体类别以及各种图像分辨率和质量
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近期,GitHub发布了一个代码生成神器,动动嘴就能写代码,大大减少了手敲代码的工作量。代码生成旨在生成满足特定问题约束的计算机程序,使用大规模预训练语言模型的最新方法已经表现出很强的性能,但它们有一些关键的局限。9.27-9.28日我们邀请到某大厂AI算法研究员、人工智能博士Kevin 老师给我们
©作者 | 何浩然单位 | 上海AI Lab&上海交大APEX实验室研究方向 | Embodied AI、强化学习扩散模型(diffusion model)在 CV 领域甚至 NLP 领域都已经有了令人印象深刻的表现。最近的一些工作开始将 diffusion model 用于强化学习(RL)中来解决
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 林义杰单位 | 四川大学研究方向 | 多模态、多视角学习论文标题:Graph Matching with Bi-level Noisy Correspondence论文地址:https://arxiv.org/pdf/2212.04085.pdf开源代码
学术直播间 第 6 期 论文原作解读✔️在线实时Q&A✔️ 直播主题 针对命名实体识别的统一检索增强方法 直播嘉宾 黄申阿里达摩院高级算法工程师 直播时间 2023年9月26日(周二)20:00-20:30 观看方式 扫码下方二维码进入直播间观看▼ 报告介绍 本论文为全球最大的语义评测大会SemE
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©作者 | 紫气东来测试模型:https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/tree/main测试设备:A6000vLLMvllm 此前也多次讨论,部署简单且高效,首先起一个本地的服务python3 -m vllm.entrypoi
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高级人工智能:AIGC大模型与强化学习前沿技术实战2023秋季班招生简章Advanced Artificial Intelligence Seminar Program 2023 Fall01课程内容升级Program Upgrade在AIGC与强化学习的革新中 从旁观者成为入局者用4个月时间构建自
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我对于自己觉得好的东西,是会做推荐的,而且这已经是第7次推荐钱师兄了。这年头,只有真的好的东西,才会被反复推荐。因为我发现他讲的东西,和我想给大家传递的价值非常一致。他是资深顶会顶刊审稿人,这一次给大家分享的是,三节课搞定90%投稿人不知道的三大误区,揭秘6个月中稿顶会顶刊的核心秘密。钱师兄的公开课