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使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

本文将带你构建一个多智能体新闻助理,利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下,我们将实现一个多智能体系统,让不同的智能体各司其职,分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务,而无需付费使用外部服务。

来自主题: AI技术研报
5697 点击    2024-11-06 09:44
Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

基于这一理念,DeepMind团队开发了一个双系统框架,称为Talker-Reasoner,旨在模仿人类的这两种思维模式。

来自主题: AI技术研报
5386 点击    2024-11-06 09:39
Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst 是一个创新的3D感知图像合成框架,它利用扩散模型来执行基于语言指令的图像合成任务。

来自主题: AI技术研报
5116 点击    2024-11-05 19:29
NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

近日,中科大王杰教授团队(MIRA Lab)和华为诺亚方舟实验室(Huawei Noah's Ark Lab)联合提出了可生成具有成千上万节点规模的神经电路生成与优化框架,具备高扩展性和高可解释性,这为新一代芯片电路逻辑综合工具奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024)。

来自主题: AI技术研报
4598 点击    2024-11-05 15:01
视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

SegVG是一种新的视觉定位方法,通过将边界框注释转化为像素级分割信号来增强模型的监督信号,同时利用三重对齐模块解决特征域差异问题,提升了定位准确性。实验结果显示,SegVG在多个标准数据集上超越了现有的最佳模型,证明了其在视觉定位任务中的有效性和实用性。

来自主题: AI技术研报
3867 点击    2024-11-05 14:56
MVDrag3D:灵活强大的拖拽式多视图3D编辑技术

MVDrag3D:灵活强大的拖拽式多视图3D编辑技术

MVDrag3D:灵活强大的拖拽式多视图3D编辑技术

MVDrag3D 是一种创新的3D编辑框架,它通过结合多视图生成和重建先验来实现灵活且富有创造性的拖拽编辑。

来自主题: AI技术研报
4330 点击    2024-11-05 09:38
幻觉不一定有害,新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术

幻觉不一定有害,新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术

幻觉不一定有害,新框架用AI的「幻觉」优化图像分割技术

在人工智能领域,大型预训练模型(如 GPT 和 LLaVA)的 “幻觉” 现象常被视为一个难以克服的挑战,尤其是在执行精确任务如图像分割时。

来自主题: AI技术研报
8901 点击    2024-11-03 17:53
大模型压缩KV缓存新突破,中科大提出自适应预算分配,工业界已落地vLLM框架

大模型压缩KV缓存新突破,中科大提出自适应预算分配,工业界已落地vLLM框架

大模型压缩KV缓存新突破,中科大提出自适应预算分配,工业界已落地vLLM框架

改进KV缓存压缩,大模型推理显存瓶颈迎来新突破—— 中科大研究团队提出Ada-KV,通过自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。

来自主题: AI技术研报
4840 点击    2024-11-02 19:10
打破RLHF瓶颈,克服奖励欺骗!Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%

打破RLHF瓶颈,克服奖励欺骗!Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%

打破RLHF瓶颈,克服奖励欺骗!Meta发布全新后训练方式CGPO,编程水平直升5%

CGPO框架通过混合评审机制和约束优化器,有效解决了RLHF在多任务学习中的奖励欺骗和多目标优化问题,显著提升了语言模型在多任务环境中的表现。CGPO的设计为未来多任务学习提供了新的优化路径,有望进一步提升大型语言模型的效能和稳定性。

来自主题: AI技术研报
4282 点击    2024-11-01 14:54