AGI in 2025 |Do you think what matters today will still matter in the coming months? TL;DR: No!
OpenAI、Sam Altman、Elon Musk、xAI、Anthropic、Gemini、谷歌、苹果……所有这些公司都在竞相在 2025 年前打造 AGI，一旦实现，将在数周内被数十家公司复制。创建压缩的人类知识库、提取信息并迭代输出以优化结果的想法已不再是革命性的。全球数千名工程师可以复制 OpenAI 所取得的成就，因为它主要涉及扩大 Transformers——谷歌开发的一种模型，而它本身只是先前 AI 研究的一个进步。但接下来会发生什么？劳动力下一个重大转变：地球上的每家公司都将尽可能开始用 AGI 取代工作负载，以最大化利润率。公司不会雇佣那么多人，因为有了 AI 代理，现有
From text to 3D: the magic behind Edify 3D by NVIDIA
NVIDIA 的 Edify 3D 使用 AI 在 2 分钟内创建高质量的 3D 模型。通过结合多视图扩散模型和 Transformers，它可以从文本或图像快速、准确且可扩展地生成 3D，使其成为游戏、动画和设计行业的完美解决方案。
Multimodal RAG Implementation with Hugging Face
了解如何通过使用 Hugging Face Transformers 结合文本和视觉输入来增强 RAG 模型。
构建最小的可用于生产的情绪分析模型照片由 Stephen Dawson 在 Unsplash 上拍摄什么是可用于生产的模型？我们听到了很多关于生产化机器学习的消息，但拥有一个可以在实际应用中蓬勃发展的模型到底意味着什么？有很多因素会影响机器学习模型在生产中的有效性。为了本文的目的，我们将重点介绍其中的五个。可重复性监控测试自动化版本控制服务推理构建可用于生产的机器学习模型的最重要部分是能够访问它。为此，我们构建了一个提供情绪分析响应的 fastapi 客户端。我们利用 pydantic 来确保输入和输出的结构。我们使用的模型是 huggingface 的 transformers 库中的基础情
Unlocking the Power of Hugging Face for NLP Tasks
近年来，自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展，这在很大程度上得益于能够理解和生成人类语言的复杂模型的发展。这场革命的关键参与者之一是 Hugging Face，这是一家开源 AI 公司，为各种 NLP 任务提供最先进的模型。Hugging Face 的 Transformers 库已成为希望实现强大 NLP 解决方案的开发人员和研究人员的首选资源。Inbound-leads-automatically-with-ai。这些模型在大量数据上进行训练，并经过微调以在特定任务上实现出色的性能。该平台还提供工具和资源，帮助用户在自己的数据集上微调这些模型，使其具有高度的通用性和用户友好性。在这
Complex & Intelligent Systems, Volume 10, Issue 4, August 2024
1) 一种用于动作识别的人体骨骼关键帧选择优化方法作者：陈浩，潘悦凯，王晨武页数：4659 - 46732) 城市轨道交通网络短期起讫点流量预测：基于多源大数据的深度学习方法作者：崔红萌，司冰峰……潘伟婷页数：4675 - 46963) 用于社区检测的多约束非负矩阵分解：正交正则稀疏约束非负矩阵分解作者：陈子刚，肖奇……李晓勇页数：4697 - 47124) 使用多层时间图神经网络预测社交媒体网络中的流行趋势作者：金瑞东，刘欣，村田刚页数：4713 - 47295) 受全变分和深度去噪先验启发的混合正则化用于图像恢复作者：Hu Liang, Jiahao Zhang...Jinbo Zhu页数
自注意力和掩蔽自注意力是 Transformers 取得巨大成功的核心。然而，我们对注意力的数学理解，特别是对其 Lipschitz 属性的理解（这是分析鲁棒性和表达能力的关键）并不完整。我们在几个实际场景中对自注意力的 Lipschitz 常数进行了详细研究，讨论了序列长度和层规范化对未掩蔽和掩蔽自注意力的局部 Lipschitz 常数的影响。特别是，我们表明，对于任何紧凑的 n 的输入...
计算机视觉使机器能够解释和理解来自世界的视觉信息。这包括各种任务，例如图像分类、对象检测和语义分割。通过开发先进的神经网络架构，特别是卷积神经网络 (CNN) 和最近的 Transformers，推动了该领域的创新。这些模型已经展示了显著的效果。NVIDIA 研究人员推出 MambaVision：专为视觉应用量身定制的新型混合 Mamba-Transformer 主干首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
状态空间模型 (SSM) 是 Transformers 的替代品吗？Mamba-2。Chimera SSM 时间序列。Audio Mamba。Sonic SSM Gen Voice。mamba.np。OSS Qwen-2 SOTA ML。OSS LeRobot SOTA 机器人。思想缓冲区。
3D Medical image segmentation with transformers tutorial
实现 UNETR 在 BRATS 数据集上执行 3D 医学图像分割
Speech Recognition: a review of the different deep learning approaches
探索最流行的深度学习架构以执行自动语音识别 (ASR)。从循环神经网络到卷积和 transformers。
A complete Hugging Face tutorial: how to build and train a vision transformer
通过数据集和 transformers 库的动手教程了解 Hugging Face 生态系统。探索如何微调 Vision Transformer (ViT)
Review : Stanford's Online Artificial Intelligence Courses - Deep Learning and Machine Learning
你好！我已经入读斯坦福大学并在网上学习他们的课程。以下是我目前所学课程的一些看法。CS224n - 自然语言处理与深度学习 (Manning 教授)难度：4/5 (中等)预期内容：了解应用于 NLP 的最先进的 (SoTA) 深度学习技术。关键主题：问答文本摘要词性标记序列到序列模型Transformers为您提供了NLP发展方向的非常好的概述，家庭作业很有挑战性，但允许您实现最新的神经架构来解决各种语言问题。我的课堂项目：BertQA（github上99*颗星）- 荣获班级最佳项目奖CS231n - 用于视觉识别的卷积神经网络（Li教授和Justin Johnson）难度：4/5（中等）预期
为什么重要：标记化是自然语言处理 (NLP) 中的常见任务。它是传统 NLP 方法（如 Count Vectorizer）和基于高级深度学习的架构（如 Transformers）的基本步骤。
