.NET面向AI编程——SK框架(SemanticKernel)的简易入门实践
首先，创建一个webapi项目。当然，此处也可以创建其他任意类型的项目，只是个人喜欢用webapi来做实践，比较方便。接着，通过nuget安装SK框架nuget包： Microsoft.SemanticKernel由于截止到目前(2023年5月28日)，该框架包还是预览版，所以需要勾选预览版选项，才能搜索的到。再然后，创建连接远程机器人模型的配置文件，例如文件名称就叫 gpt.json。该配置文....
AI开发大一统：谷歌OpenXLA开源，整合所有框架和AI芯片
未来的机器学习开发局面会走向统一吗？在去年 10 月的 Google Cloud Next 2022 活动中，OpenXLA 项目正式浮出水面，谷歌与包括阿里巴巴、AMD、Arm、亚马逊、英特尔、英伟达等科技公司推动的开源 AI 框架合作，致力于汇集不同机器学习框架，让机器学习开发人员获得能主动选择框架、硬件的能力。本周三，谷歌宣布 OpenXLA 项目正式开源。项目链接：https://git....
有没有ModelScope大佬实践过，或者是了解AI分布式框架？可以将大模型，进行分布式部署冰推理
有没有ModelScope大佬实践过，或者是了解AI分布式框架？可以将大模型，进行分布式部署冰推理
神经渲染与AI生成框架结合，5倍提升游戏速度，英伟达是这样做的
假如摩尔定律失去动力，神经渲染不失为一种较好的替补方法，它提供了一种在不增加晶体管数量的情况下还能继续提供巨大收益的方案。此前，在一场直播活动中，英伟达 CEO 黄仁勋宣布推出 DLSS 3。DLSS 全名为 Deep Learning Super Sampling，它是英伟达发布的深度学习超级采样技术，其拥有开创性的光学多帧生成功能，其为游戏提供了不可或缺的三要素：提高帧率、最大限度地提升响应....
固定参数的模型有多大潜力？港中文、上海AI Lab等提出高效视频理解框架EVL
来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了高效的视频理解迁移学习框架 EVL，通过固定骨干基础模型的权重，节省了训练计算量和内存消耗。视觉基础模型近两年取得了瞩目发展。从一方面而言，基于大规模互联网数据的预训练已经给模型预置了大量的语义概念，从而具有良好的泛化性能；但另一方面，为充分利用大规模数据集带来的模型尺寸增长，使得相关模型在迁移到下游任务时面临着低效率问题，尤其是对于需要处....
内修昇思MindSpore AI框架，外重行业汇聚，华为大模型的不平凡之路
今天，我们来讲一讲昇思 MindSpore AI 框架与大模型的故事。要说近几年深度学习领域最热门的研究课题有哪些？大模型肯定在列。从 2020 年 OpenAI 发布 1750 亿参数的 GPT-3 开始，炼大模型这股潮流变得不可阻挡。依托自身效果好、泛化能力强等特点，大模型进一步增强 AI 的通用性，更成为 AI 技术和应用的新基座。科技巨头们纷纷下场，接连推出千亿甚至万亿参数级的大模型。而....
即插即用、无需训练：剑桥大学、腾讯AI Lab等提出免训练跨模态文本生成框架
来自剑桥大学、腾讯 AI Lab 等机构的研究者提出了一个全新的框架 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP），MAGIC 通过直接插入可控图文匹配模型分数的方式，使得语言模型在解码过程中选择更接近图片信息的生成结果。1. 导读本文提出了一个全新的 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP）框架....
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（2）
C). 粗粒度的 group 特征学习为了避免了上述相似的 local-group 分散的过于随机或较远，Mugs 中的 group discrimination supervision 将类似的样本聚集在一起，从而拉近类似的 local-group。这样一来，Mugs 可以在更高语义级别上捕获粗粒度特征。具体来说，如图一所示，给定, 老师和学生 backbone 分别输出。接着 Mugs 把里....
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（1）
由颜水成老师带领的 Sea AI Lab 提出了一种多粒度自监督学习框架 Mugs[1]，用以学习不同粒度的非监督特征，从而满足不同下游任务对不同粒度甚至多粒度特征的需求。在相同的实验设置下（相同数据集和模型等），该方法大幅超越了目前最好的自监督学习方法。在没有使用额外数据的情况下，该方法在 ImageNet 数据集上取得了目前最高的线性评估准确率（linear probing accuracy....
整合全球新冠数据，华中大等开源联邦学习医学AI计算框架|Nature子刊
12 月 15 日，Nature 子刊《自然 - 机器智能》发表了由华中科技大学人工智能学院发起、剑桥大学、斯坦福大学、约翰霍普金斯大学、MD 安德森肿瘤医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、附属协和医院、国家药物筛选中心等国内外权威科研机构联合开发的联邦学习开源医学人工智能（AI）计算框架（Unified CT AI Diagnostic Initiative , UCADI）。 ...
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