MiniCPM-Llama3-V 2.5:MiniCPM-V系列的最新、性能最佳模型。
llm-answer-engine是一個(gè)使用Next.js、Groq、Mixtral、Langchain、OpenAI、Brave和Serper構(gòu)建的Perplexity風(fēng)格的回答引擎項(xiàng)目。
文章討論了AI應(yīng)用從提升生產(chǎn)力工具到改善交互體驗(yàn)的發(fā)展。
這篇文章是一系列創(chuàng)意寫作提示的集合,每個(gè)提示描述了一個(gè)獨(dú)特的場景或概念,旨在激發(fā)想象力和創(chuàng)作靈感。
OpenAI的超級(jí)對(duì)齊團(tuán)隊(duì)開發(fā)了Transformer Debugger(TDB),這是一個(gè)旨在支持對(duì)小型語言模型特定行為進(jìn)行調(diào)查的工具,它結(jié)合了自動(dòng)化的可解釋性技術(shù)與稀疏自編碼器。
DeepSeekVL是一款開源多模態(tài)模型,通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略的聯(lián)合拓展,構(gòu)建了7B與1.3B規(guī)模的強(qiáng)大模型。相關(guān)資源可通過論文鏈接、模型下載頁面和GitHub主頁獲取。
文章討論了Anthropic公司的AI模型Claude3,該模型在性能上超越了GPT-4。文中未提及具體技術(shù)細(xì)節(jié)或關(guān)鍵詞,因此無法提取相關(guān)關(guān)鍵詞或進(jìn)行內(nèi)容精簡。
本項(xiàng)目教你從零開始打造深度學(xué)習(xí)推理框架,涵蓋深度學(xué)習(xí)背后知識(shí)、現(xiàn)代C++編程、計(jì)算圖設(shè)計(jì)、算子實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化。完成后,你將擁有能推理多種模型的個(gè)人推理框架,有助于面試和知識(shí)提升。
北大和Rabbitpre AI發(fā)起的Open-Sora Plan項(xiàng)目致力于復(fù)現(xiàn)OpenAI的視頻生成模型Sora。項(xiàng)目包括Video VQ-VAE壓縮視頻至潛在維度,Denoising Diffusion Transformer去噪,以及Condition Encoder支持多條件輸入。特色在于支持可變長寬比、分辨率和時(shí)長,通過動(dòng)態(tài)掩蔽策略、位置插值等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練和生成不同規(guī)格的視頻。
我們推出了ChatMusician,一個(gè)開源的大型語言模型(LLM),它通過在文本兼容的音樂表示上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào),能夠理解和生成音樂。