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转载自| 新智元 【导读】在各种Diffusion「AI大画家」中学习一番之后，这款全能型Diffusion要完成AIGC界的「大一统」！ Diffusion模型的最新进展在...

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转载自| 机器之心 你有没有发现，最近大火的扩散模型如DALL·E 2、Imagen 和 Stable Diffusion，虽然在文本到图像生成方面可圈可点，但它们只是侧重于...

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WSDM 2023 | 针对长文档场景下的跨语言摘要 转载自| PaperWeekly 对于给定源语言编写的文档，跨语言摘要的目的是用不同的目标语言生成相应的摘要。在全球化的...

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转载自| PaperWeekly 1 『研究背景』 常识在各种语料库中很少被明确表达，但对于机器理解自然语言非常有用。与传统的知识库（KG）不同，常识库（CKG）中的节点通常...

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转载自| 新智元 在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习（...

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转载自| 机器之心 生成内容一直被视为AI领域中最具有挑战性的能力，最近大火的 AI 绘画背后，是 Stable Diffusion 模型的开源，催生了众多 AI 绘画的应用...

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转载自| 新智元 【导读】换个优化器，计算量少一半。 自Google提出Vision Transformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。...

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转载自| 机器之心 在回答复杂的问题时，人类可以理解不同模态的信息，并形成一个完整的思维链（Chain of Thought, CoT）。深度学习模型是否可以打开「黑箱」，对...

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量子位| 公众号 QbitAI 用AI求解偏微分方程，这段时间确实有点火。 但究竟什么样的AI求解效果最好，却始终没有一个统一的定论。 现在，终于有人为这个领域制作了一个名叫...

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转载自| 机器之心 在回答复杂的问题时，人类可以理解不同模态的信息，并形成一个完整的思维链（Chain of Thought, CoT）。深度学习模型是否可以打开「黑箱」，对...

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转载自| 新智元 深度学习的黑盒虽然免去了构造特征的麻烦，但也埋下了一个隐患。其中一个典型的安全问题是后门学习，它可以通过恶意操纵训练数据或控制训练过程，在模型中插入难以察觉...

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Gary Marcus 和 Yann LeCun 等人的一系列辩论能否让「AI 的未来何去何从」这一命题越辩越明？ 这个周末刚过，我们再次看到了Gary Marcus 对 A...

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让一个机器狗担当足球守门员，靠谱吗？靠不靠谱，我们先看看效果在下结论。 工作人员一次很温和的进攻，机器狗拦住了球 加点难度，来个抛物线进球，也不再话下： 用手抛球有作弊嫌疑？...

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论文标题：Cross-Lingual Cross-Modal Retrieval with Noise-Robust Learning 文章链接：https://arxiv....

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本文更新了近三年来人工智能加速器和处理器的研究进展 https://github.com/areuther/ai-accelerators[https://github.co...