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60秒直出3D内容,纹理逼真!Meta最新3D Gen模型实现60倍速生成

60秒直出3D内容,纹理逼真!Meta最新3D Gen模型实现60倍速生成

60秒直出3D内容,纹理逼真!Meta最新3D Gen模型实现60倍速生成

Meta的GenAI团队在最新研究中介绍了Meta 3D Gen模型:可以在不到1分钟的时间内从文本直接端到端生成3D资产。

来自主题: AI技术研报
11506 点击    2024-07-03 16:15
让企业为大模型买单,目前有四大难

让企业为大模型买单,目前有四大难

让企业为大模型买单,目前有四大难

要让更多的行业和企业为大模型买单,不是一蹴而就的事情

来自主题: AI资讯
9489 点击    2024-07-03 15:13
全球AI竞赛,美国的优势不止英伟达

全球AI竞赛,美国的优势不止英伟达

全球AI竞赛,美国的优势不止英伟达

只要仍使用英语训练 LLM 模型,美国就还有优势。

来自主题: AI资讯
6660 点击    2024-07-03 14:26
神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性表达!

神经网络通常由三部分组成:线性层、非线性层(激活函数)和标准化层。线性层是网络参数的主要存在位置,非线性层提升神经网络的表达能力,而标准化层(Normalization)主要用于稳定和加速神经网络训练,很少有工作研究它们的表达能力,例如,以Batch Normalization为例

来自主题: AI技术研报
7191 点击    2024-07-02 17:38
哈工大提出创新迭代推理框架 DPE-MNER :充分发挥多模态表示潜力

哈工大提出创新迭代推理框架 DPE-MNER :充分发挥多模态表示潜力

哈工大提出创新迭代推理框架 DPE-MNER :充分发挥多模态表示潜力

多模态命名实体识别,作为构建多模态知识图谱的一项基础而关键任务,要求研究者整合多种模态信息以精准地从文本中提取命名实体。尽管以往的研究已经在不同层次上探索了多模态表示的整合方法,但在将这些多模态表示融合以提供丰富上下文信息、进而提升多模态命名实体识别的性能方面,它们仍显不足。

来自主题: AI技术研报
5944 点击    2024-07-02 17:35