Decoder: How healthy is the world’s largest democracy?
选举动摇了总理纳伦德拉·莫迪及其执政党的野心。但他们可能为印度衰落的民主注入了新的活力。
News Decoder Top Tips: Spotlight solutions not just problems
报道一个无法解决的问题有什么意义？相反，应该找出人们可以采取行动的解决方案。
Decoder Replay: Civil war and starvation in Sudan
苏丹内战正在这个本已不稳定的地区引发人道主义危机。这不是世界可以忽视的事情。
A neural codec language model - VALL-E can reproduce a voice from a three-second audio recording
文本转语音模型通常需要更长的训练样本，而 VALL-E 只需几秒钟就能创造出听起来更自然的合成语音。
JPEG AI Blurs the Line Between Real and Synthetic
在今年2月，JPEG AI国际标准发布了几年的研究，旨在使用机器学习技术生产较小，更容易传播和可传播的图像编解码器，而不会损失感知质量。这个降临的原因很少的原因是，核心PDF […] jpeg ai后jpeg ai模糊了真实和合成之间的界限，首先出现在unite.ai上。
AI 'brain decoder' can read a person's thoughts with just a quick brain scan and almost no training
对现有基于AI的大脑解码器的改进可以将人的想法转化为文本，而无需几个小时的培训。
ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model
我们引入了 ImmerseDiffusion，这是一种端到端生成音频模型，可根据声音对象的空间、时间和环境条件产生 3D 沉浸式音景。ImmerseDiffusion 经过训练可生成一阶环绕声 (FOA) 音频，这是一种包含四个通道的传统空间音频格式，可以渲染为多通道空间输出。所提出的生成系统由将 FOA 音频映射到潜在成分的空间音频编解码器、基于各种用户输入类型训练的潜在扩散模型（即文本提示、空间……
机器翻译 (MT) 正在经历范式转变，基于微调大型语言模型 (LLM) 的系统与专门为翻译任务训练的传统编码器-解码器模型相比，竞争力越来越强。然而，基于 LLM 的系统产生幻觉的风险更高，这会严重损害用户的信任和安全。大多数关于缓解幻觉的先前研究都集中在传统的 MT 模型上，解决方案涉及事后缓解 - 检测幻觉翻译并重新翻译。虽然这种方法有效，但……
Satellite Transition Impacts Some AFN Customers in the Pacific
四频道 AFN 电视节目包即将进行的卫星更改将影响使用卫星天线和解码器获取 AFN 服务的太平洋地区部分观众。
Bridging the ‘Space Between’ in Generative Video
来自中国的一项新研究提供了一种改进的方法来插入两个时间上相距较远的视频帧之间的间隙——这是当前生成 AI 视频以及视频编解码器压缩在真实性方面的竞争中面临的最关键挑战之一。在下面的示例视频中，我们在最左边的列中看到一个“开始”[…] 这篇文章《弥合生成视频中的“空间”》首先出现在 Unite.AI 上。
Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders
*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器，但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标（例如对比损失）预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时，继语言领域取得成功之后，自回归图像模型已被证明……
Disney Research Offers Improved AI-Based Image Compression – But It May Hallucinate Details
迪士尼的研究部门正在提供一种新的图像压缩方法，利用开源稳定扩散 V1.2 模型以比竞争方法更低的比特率生成更逼真的图像。新方法（尽管与 JPEG 和 AV1 等传统编解码器相比，其复杂性有所增加，但仍被定义为“编解码器”）可以在任何 […] 上操作。文章迪士尼研究提供改进的基于 AI 的图像压缩——但它可能会产生幻觉细节首先出现在 Unite.AI 上。
Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Telcom Satellite Television (TSTv) Africa 2020
您可能想知道，什么是 TSTv，它有多少个频道，它与 GoTv 和 DStv 有什么区别，新 Telcom 卫星电视 (TStv) 的最新消息是什么？现在，TSTv 的完整含义是 Telcom 卫星电视。它就像 GoTv 和 Dstv 一样是一个解码器。但是，TSTv 提供了一些独特的 […]The post Telcom 卫星电视 (TSTv) Africa 2020 首次出现在 FlashLearners 上。
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 7, July 2024
1) 模糊机器学习：综合框架与系统综述作者：陆杰，马广志，张广全页数：3861 - 38782) 基于切换事件的区间型 2 T-S 可变方向模糊控制，适用于具有未知控制方向的时滞系统作者：水毅，董璐，张亚，孙昌银页数：3879 - 38903) 基于双规则的加权模糊插值推理模块和时间编码器-解码器贝叶斯网络用于试剂添加控制作者：高晓亮，唐朝晖，谢永芳，张虎，丁农章，桂伟华页数：3891 - 39024) 模糊非线性 MAS 在 DoS 攻击下的弹性协同优化控制作者：范莎，岳东，闫怀成， Xiangpeng Xie, Chao Deng页数：3903 - 39135) 直觉模糊偏好下考虑共识和态
AI can now translate brain activity into text
一个突破性的人工智能系统使用非侵入性方法和 fMRI 扫描仪数据将思想转化为连续的文本。凭借在转换人类思想内容方面取得的成功率，语义解码器为增强沟通开辟了新的可能性。
Another Exercise In Encoding Reversing
我还为这篇博文录制了一个视频。在这篇博文中，我将展示如何通过执行统计分析和猜测一些“明文”来解码以十六进制编码变体编码的有效载荷。我现在也有解码器（.NET 程序集），但在这里我将展示如何 […]
