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自然語(yǔ)言處理是人工智能中的重要領(lǐng)域之一，涉及計(jì)算機(jī)與人類(lèi)自然語(yǔ)言的交互。NLP技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、文本分析、情感分析等任務(wù)，為智能客服、聊天機(jī)器人、語(yǔ)音助手等提供支持。...
為了改進(jìn)LLM的推理能力，University of California聯(lián)合Meta AI實(shí)驗(yàn)室提出將Contrastive Decoding應(yīng)用于多種任務(wù)的LLM方法。實(shí)驗(yàn)表明，所提方法能有效改進(jìn)LLM的推理能力。讓我們走進(jìn)論文一探究竟吧！...
文本摘要，作為自然語(yǔ)言生成（NLG）中的一項(xiàng)任務(wù)，主要用來(lái)將一大段長(zhǎng)文本壓縮為簡(jiǎn)短的摘要，例如新聞文章、源代碼和跨語(yǔ)言文本等多種內(nèi)容都能用到。...
人們很容易認(rèn)為，所有與 GPT 相關(guān)的東西都只是在追逐宣傳熱潮，而關(guān)于這個(gè)話題的文章，尤其是那些顯然不可能實(shí)現(xiàn)的說(shuō)法（就像這個(gè)案例一樣），只不過(guò)是點(diǎn)擊率很高的誘餌而已。事實(shí)上，在手機(jī)等邊緣設(shè)備上托管至少一個(gè)子集的大型語(yǔ)言模型（LLM）是有實(shí)際原因的，尤其是在大大改進(jìn)自然語(yǔ)言處理方面。與此同時(shí)，這些模...
數(shù)據(jù)標(biāo)注（Data Annotations）是指對(duì)收集到的、未處理的原始數(shù)據(jù)或初級(jí)數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)音、圖片、文本、視頻等類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，并轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息的過(guò)程。我們?nèi)粘９ぷ髦谐Ｒ?jiàn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法有以下幾種。...
涵蓋“可信賴的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、人工智能的神經(jīng)和認(rèn)知基礎(chǔ)、加強(qiáng)人工智能（較強(qiáng)的弱人工智能和強(qiáng)人工智能）”等可能實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)科學(xué)突破的關(guān)鍵主題。...
面對(duì)推測(cè)性解碼的復(fù)雜性，研究人員推出了Medusa技術(shù)，這個(gè)框架回歸了Transformer模型的本質(zhì)，減少了復(fù)雜度，增強(qiáng)了效率，讓每個(gè)生成階段都能快速產(chǎn)出結(jié)果。當(dāng)將Medusa與基于樹(shù)的注意機(jī)制結(jié)合時(shí)，生成速度提高了2到3倍。...
圖像處理 (Image Processing) 圖像處理通常是把一幅圖像變換成另外一幅圖像，也就是說(shuō)，圖像處理系統(tǒng)的輸入是圖像，輸出仍然是圖像，信息恢復(fù)任務(wù)則留給人來(lái)完成。...
作者在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 。此外，作者進(jìn)行不確定性分析，探討模型性能和不確定性之間的關(guān)系。...
光流計(jì)算作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)長(zhǎng)期基本任務(wù)，其重要性顯而易見(jiàn)。由于運(yùn)動(dòng)視覺(jué)處理的特殊性，光流作為后面高級(jí)視覺(jué)處理的輸入，對(duì)其準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性都有著極高的要求，光流計(jì)算的性能會(huì)直接影響其后的高級(jí)視覺(jué)處理。...
在驗(yàn)證集的小規(guī)模的 Setting（ResNet50，704x256）下，SparseBEV 能取得 55.8 NDS 的性能，同時(shí)保持 23.5 FPS 的實(shí)時(shí)推理速度，充分發(fā)揮了 Sparse 設(shè)計(jì)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。...
由于數(shù)碼相機(jī)做過(guò)了寬動(dòng)態(tài)處理，對(duì)普通數(shù)碼照片進(jìn)行歸一化，可以簡(jiǎn)單的將0-255線性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡(jiǎn)單的利用最小最大像元值歸一化到0-1。...
對(duì)人工智能技術(shù)在軍事情報(bào)領(lǐng)域應(yīng)用與研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析梳理,以期為后續(xù)軍事情報(bào)研究提供借鑒。從情報(bào)智能分析與軍事指揮決策方面,梳理總結(jié)了人工智能在軍事情報(bào)工作中的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀。基于情報(bào)工作流程,分析了人工智能技術(shù)下的軍事情報(bào)服務(wù)模型。系統(tǒng)梳理了美國(guó)智能情報(bào)系統(tǒng)典型項(xiàng)目研究發(fā)展?fàn)顩r,并對(duì)人工智能在軍事...
請(qǐng)注意，所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此，所有路徑都將相對(duì)于該目錄，并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對(duì)于Darknet目錄的一個(gè)文件夾。...
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著在數(shù)據(jù)和模型的天平上側(cè)重于數(shù)據(jù)，例如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（圖3）的本質(zhì)是在沒(méi)有對(duì)應(yīng)模式的情況下，通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射的學(xué)習(xí)，建立輸入和輸出之間的映射關(guān)系，現(xiàn)在的人工智能大多都是依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。...
根據(jù)我們的實(shí)驗(yàn)分析，我們認(rèn)為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵在于提升檢測(cè)器在 BEV 空間和 2D 空間的適應(yīng)性。這種適應(yīng)性是針對(duì) query 而言的，即對(duì)于不同的 query，檢測(cè)器要能以不同的方式來(lái)編碼和解碼特征。...
語(yǔ)言大模型（如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM）使用 token 作為基本單位進(jìn)行工作。它們接受文本作為輸入，將其轉(zhuǎn)換為 token（整數(shù)），然后預(yù)測(cè)接下來(lái)應(yīng)該出現(xiàn)哪些 token。 通過(guò)操作這些 token，可以更好地了解它們?cè)谡Z(yǔ)言模型內(nèi)部的工作原理。...
將統(tǒng)一的人體姿態(tài)分析框架解耦成不同的模塊組件，通過(guò)組合不同的模塊組件，可以便捷地構(gòu)建自定義人體姿態(tài)分析模型。 本文主要對(duì)動(dòng)物關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型進(jìn)行微調(diào)與測(cè)試，從數(shù)據(jù)集構(gòu)造開(kāi)始，詳細(xì)解釋各模塊作用。對(duì)一些新手可能會(huì)犯的錯(cuò)誤做一些說(shuō)明。...
線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一，它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，線性代數(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練等方面。...
自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)其實(shí)就是利用計(jì)算機(jī)將語(yǔ)音信號(hào)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為文本的一項(xiàng)技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)同時(shí)也是機(jī)器理解人類(lèi)言語(yǔ)的第一個(gè)也是很重要的一個(gè)過(guò)程。...
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