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2024年3月18日
微软发布全自动软件开发框架AutoDev:开启新时代的代码生成与测试
摘要: 引言:AI在软件开发中的新角色 随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI在软件开发中的角色也在发生着翻天覆地的变化。开发者们越来越多地采用AI助手,如ChatGPT,以提高开发效率。这些AI编码助手已经进一步融入到集成开发环境(IDE)中,如GitHub Copilot,它们不仅在聊天界面中提供代码
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posted @ 2024-03-18 12:51 柏企
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2024年3月17日
如何使用它构建 RESTful 应用程序。
摘要: RESTful API(Representational State Transfer)是一种构建 web 应用程序的架构风格,它遵循一组约定和规则,以促进系统的可扩展性、可维护性和可重用性。它通过使用 HTTP 协议的基本请求方法(GET、POST、PUT、DELETE等)来访问和操作资源。 RE
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posted @ 2024-03-17 17:22 柏企
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CVPR 2024亮点研究 | Meta革新3D人体恢复技术,ScoreHMR引领图像扩散模型新潮
摘要: 引言:3D人体姿态与形状恢复的新视角 在3D人体姿态和形状恢复领域,传统的方法通常依赖于优化技术,通过将人体模型拟合到图像观测数据上来解决逆问题。然而,这些方法存在多个局部最小值、对初始化敏感且通常较慢的缺点。为了克服这些限制,回归方法被提出,通过训练神经网络直接从图像预测人体模型参数。但现有的前馈
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posted @ 2024-03-17 14:36 柏企
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提升信用违约预测准确性,一套全新机器学习工作流诞生
摘要: 开篇:金融科技中的信用违约预测的重要性 在金融科技(FinTech)领域,信用违约预测(Credit Default Prediction,CDP)是一个日益受到工业界和学术界关注的应用。信用违约预测在评估个人和企业的信用状况方面发挥着至关重要的作用,它使贷款机构能够就贷款批准和风险管理做出明智的决
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posted @ 2024-03-17 10:40 柏企
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2024年3月14日
CVPR 2024亮相新策略,有效应对多目标追踪中的长尾分布挑战
摘要: 开篇:揭示多目标追踪中的长尾分布问题 在多目标追踪(MOT)的研究领域,长尾分布问题是一个不容忽视的挑战。这一问题源于不同行人在MOT数据集中轨迹长度的显著不平衡,即一些行人在视频序列中出现的帧数远多于其他行人。这种现象,我们称之为“行人轨迹长尾分布”。这种分布不平衡导致了网络在训练时对于出现频率较
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posted @ 2024-03-14 16:25 柏企
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数学新巅峰,微软&清华联合研究发现:7B级LLaMA-2模型数学能力惊人,准确率高达97.7%
摘要: 开篇:数学能力在常规语言模型中的崭露头角 数学能力长期以来被认为是语言模型中难以攻克的领域,只有在模型规模极大或经过大量数学相关预训练的情况下才可能显现。然而,最新的研究表明,即使是规模较小的常规语言模型,如LLaMA-2 7B,也已经展现出了强大的数学能力。这一发现挑战了以往的观点,即数学能力的显
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posted @ 2024-03-14 16:07 柏企
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2024年3月12日
NeurIPS 2023超越AI表格理解的新里程碑,HYTREL模型的革新与突破
摘要: 开篇:表格数据的独特性及其在AI中的应用 表格数据是一种独特的数据形式,它以二维矩阵的形式普遍存在于网页、文档和数据库中。与图像、音频和纯文本等其他数据模态相比,表格数据具有其独特的结构特性。例如,大多数表格对行和列的排列顺序是不敏感的,即行列的任意排
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posted @ 2024-03-12 11:19 柏企
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2024年3月7日
揭秘大语言模型中线性表征的起源,卡内基梅隆大学新研究揭示AI学习的深层逻辑
摘要: 揭秘大语言模型中线性表征的起源,卡内基梅隆大学新研究揭示AI学习的深层逻辑 引言:揭秘大型语言模型中的线性表征之谜 在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的内部工作机制一直是研究者们探索的重点。这些模型如何处理和理解语言,尤其是如何在其庞大的神经网络结构中编码和表达高层次的语义概念,是一个长久以来
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posted @ 2024-03-07 22:41 柏企
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2024年3月6日
RelatiViT革新视觉识别,英特尔·清华联合研发,空间关系捕捉力度大提升
摘要: 开篇:空间关系的重要性与视觉理解 在人类理解和与世界互动的过程中,物体之间的空间关系扮演着关键的角色。例如,当我们看到“咖啡杯下面有个碟子”时,我们能够理解这一空间关系,并据此制定合理的操作计划:先移开咖啡杯再拿起碟子。但是,现代计算机视觉系统是否能够准确完成这种空间关系识别任务呢?给定一张图片和两
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posted @ 2024-03-06 22:05 柏企
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2024年3月4日
高清晰度AI图像合成新突破,Nvidia的DistriFusion实现6.1倍速度提升
摘要: 引言:高分辨率图像合成的挑战与进展 在人工智能领域,高分辨率图像的合成一直是一个极具挑战性的课题。随着技术的不断进步,我们已经能够通过各种模型,如稳定扩散模型(Stable Diffusion)、Imgen、eDiff-I、DALL·E 和 Emu,从简单的文本提示中生成引人入胜的图像和设计。这些模
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posted @ 2024-03-04 17:53 柏企
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