Aligner:自动修正AI的生成结果,北大推出残差修正模型对齐技术
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 技术背景:Aligner 是北京大学团队提出的大语言模型对齐技术,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。 核心优势:作为即插即用的模块,...

Seer:上海 AI Lab 与北大联合开源端到端操作模型,结合视觉预测与动作执行信息,使机器人任务提升成功率43%
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:Seer 结合视觉预测与动作执行,显著提升机器人任务成功率。 技术:基于 Transformer 架构,融合多模态数据,实现高效的动作预测与视觉预测。...

模型部署
您可以将AI搜索开放平台中的模型独立部署,提供更高并发、更低延迟的推理服务。计费规则计费公式为:CU单价*机型消耗的CU数量*购买机器个数例如某用户购买2台gpu.a10.24g.x1部署模型服务,计费=1.07*11.01*2=23.56元/小时。机型CU单价单台机器消耗CU数量gpu.v100....
在ACK中快速体验大语言模型
部署模型时,您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例,演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。
模型介绍什么是AI试衣模型服务
模型简介AI试衣(OutfitAnyone)是通义实验室自主研发的虚拟试衣模型服务产品。用户无需亲临实体店或经历繁琐的试穿过程,仅需上传服装平铺图以及正面全身人像照,便能生成高质量试衣效果,精准展现衣物穿着后的实际观感。产品的核心优势在于通用性与灵活性,支持生成不同身材比例不同pose下的试衣效果图...
Sea AI Lab和北大Adan项目原作解读:加速训练深度模型的高效优化器
自 Google 提出 Vision Transformer (ViT)以来,ViT 渐渐成为许多视觉任务的默认 backbone。凭借着 ViT 结构,许多视觉任务的 SOTA 都得到了进一步提升,包括图像分类、分割、检测、识别等。然而,训练 ViT 并非易事。除了需要较复杂的训练技巧,模型训练的计算量往往也较之前的 CNN 大很多。近日,新加坡 Sea AI Lab 和北大 ZERO Lab....
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人工智能平台PAI
人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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