Meta、INRIA、巴黎萨克雷大学和谷歌的研究人员发布论文，论文的主题是关于自动化数据整理（Automatic Data Curation）在自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）中的应用。自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方法，它通过学习数据本身的结构和模式来训练模型，这在机器... 阅读全文

香港大学、 香港科技大学、中国科技大学、清华大学、 爱丁堡大学和MIT-IBM Watson AI 实验室的研究人员发布论文，论文的主题是探讨如何高效地预训练大语言模型（LLMs）。大语言模型（LLMs）因其规模庞大，在预训练阶段需要消耗大量的计算资源，这不仅成本高昂，而且对环境也有一定影响。为了解决这个问题，研究者们... 阅读全文

Meta研究人员推出一种新的学习率调整方法“Schedule-Free”（无计划的）学习。在机器学习中，尤其是深度学习，学习率是一个非常重要的超参数，它决定了模型参数更新的幅度。正确的学习率调整策略对于模型能否快速收敛到一个好的解至关重要。例如，你要训练一个能够识别图片中物体的深度学习模型。在训练过程中，你需要不断调整... 阅读全文

trace.moe是一个开源的动漫场景搜索引擎，只需要把动漫截图发给它，它就能告诉你这张截图的原始出处，包括具体的动漫名称、出现在第几集，以及场景的确切时间，还能提供几秒钟的动画预览，目前共索引了超过 34000 小时动漫视频。 GitHub：https://github.com/soruly/trace.moe 官网... 阅读全文

Casvisor 是一款开源堡垒机 + 日志审计系统，提供强大的主机管理和数据库管理功能，支持对多种远程桌面协议、SSH 操作、SQL 语句进行权限管控和审计日志，防止非授权访问。可实时监控 Windows 、Linux 等系统资源占用，实现企业内部细粒度的资产管理。 支持 RDP 、VNC 、SSH 等多种远程桌面协... 阅读全文

加州大学圣地亚哥分校和Adob​​e 研究中心推出名为Neural Directional Encoding（NDE）的技术，它用于高效且准确地模拟镜面物体（如闪亮的金属或光泽油漆）的新视角合成。这类物体的光泽外观以及全局光照效果（包括环境中其他物体的反射）是忠实再现场景的关键组成部分。 主要功能： NDE的主要功能是... 阅读全文

谷歌推出NeRF-Casting，它用于改善神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称NeRFs）在渲染高度反光物体时的外观效果。NeRFs是一种用于3D场景表示和新视角合成的深度学习模型，但它们在处理反射强烈或镜面反射物体时常常遇到困难。 主要功能： NeRF-Casting的主要功能是提高NeR... 阅读全文

清华大学和京东方的研究人员推出Tele-Aloha，这是一款低成本、高真实感的双向远程存在（telepresence）系统。远程存在系统是一种通信技术，它能够让身处不同地点的人们感受到彼此仿佛在同一空间中。想象一下，你可以通过这种系统，与远在世界另一端的朋友或同事进行交流，就像他们真的坐在你旁边一样。 主要功能： Te... 阅读全文

清华大学、悉尼大学、百度、亚马逊网络服务和香港中文大学的研究人员推出视觉-语言连接器Dense Connector，提升多模态大语言模型（MLLMs）中视觉编码器的潜力。MLLMs是一类能够同时处理文本和视觉信息的人工智能模型，它们在理解和生成文本、以及视觉识别方面表现出色。然而，目前的研究和开发主要集中在语言能力的提... 阅读全文

深度求索推出DeepSeek-Prover，提升大语言模型（LLMs）在数学定理证明方面的能力。具体来说，研究者们开发了一个名为DeepSeek-Prover的系统，它能够通过大规模合成数据来增强定理证明的能力。通过这种方式，DeepSeek-Prover不仅能够提升数学证明的自动化水平，还能够通过提供大量的合成数据来... 阅读全文

麻省理工的研究人员发布论文，论文的主题是探讨语言模型是否仅使用一维特征来处理和理解语言，还是它们也利用了多维特征。我们可以通过一个简单的比喻来理解这个问题：想象一下，你有一张城市的地图，这张地图上的所有信息都是通过点（代表城市的不同部分）在一条直线上的排列来表示的。这个排列就像是语言模型中的一维特征，每个点代表一个概念... 阅读全文

Normal Computing推出一种新型的神经网络训练方法——热力学自然梯度下降（Thermodynamic Natural Gradient Descent，简称TNGD）。这种方法试图解决大规模神经网络训练中的一个主要问题：计算效率。通常，第二梯度方法（考虑了损失函数曲面的曲率信息）在理论上具有更好的收敛性，但... 阅读全文