醋醋百科网

Good Luck To You!

OpenAI挖的坑填上了!奖励模型Scaling Law,1.8B给70B上了一课

OpenCV4系统化学习路线图(opencv4入门)


参考资料:aixuetang.xyz/15842

OpenCV学堂深度学习教学:损失函数与优化器的认知阶梯构建

3个被行业隐瞒的AI真相!(隐瞒之事制作公司)

90%企业还在用落后方法,第2条让专家集体沉默

01 真相一:大模型≠万能钥匙,90%场景被“杀鸡用牛刀”

去年我给一家连锁奶茶做数字化咨询,他们非要用百亿级大模型做“点单推荐”。结果上线3天,服务器账单飙到5万,推荐准确率只比原来规则引擎高2%。我连夜把模型剪成7B小模型,再配知识图谱,成本直接砍90%,准确率反而涨12%。很多企业迷信“大就是好”,却不知道大模型在简单场景里就是高射炮打蚊子。

篮球比赛球员正负值如何计算?让我来告诉你

篮球里的正负值:这个数字到底说明什么?

在篮球比赛里,看球员表现有很多数据。其中一个重要的数字叫“正负值”(Plus-Minus)。这个东西是怎么算的?它又有什么用?今天我们就直接点说清楚。

首先,正负值是什么?

正负值这个数字,说的就是一名球员待在球场上的时候,他所在的球队总共得了多少分,然后减去对手球队在同一段时间里得了多少分。这个算出来的差,就是他的正负值。说白了,就是他在场时,球队赢了对手几分(或者输了几分)。

一种基于Motif与同质性的图对比学习方法

在如今的人工智能领域,图数据无处不在!从学术论文的引用网络,到电商平台的商品共购关系,再到科研合作的学者网络。但如何在没有大量标签的情况下,让机器读懂这些复杂网络的"隐藏逻辑"?

零开销,消除图像幻觉,基于零空间投影挖掘正常样本特征

【导读】当前大型视觉语言模型(LVLMs)存在物体幻觉问题,即会生成图像中不存在的物体描述。西安交通大学研究团队提出了一种名为Nullu的方法,通过提取「幻觉子空间」(HalluSpace)并进行零空间投影来编辑模型权重,从而有效消除幻觉,且不增加额外推理成本。

当前大型视觉语言模型(LVLMs)普遍存在「物体幻觉」问题:模型会凭空生成图像中不存在的物体描述。

为了高效地实现幻觉消除,西安交通大学研究团队提出了一种利用「幻觉子空间」(HalluSpace)进行零空间投影的高效模型权重编辑方法Nullu(

<< < 1 2 >>
控制面板
您好,欢迎到访网站!
  查看权限
网站分类
最新留言