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Artikelbild für den Artikel: VISUAL AUTOREGRESSION WITHOUT QUANTIZATION (GITHUB REPO)

VISUAL AUTOREGRESSION WITHOUT QUANTIZATION (GITHUB REPO)

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Die kontinuierliche visuelle autoregressive Generierung ist ein spannendes Forschungsfeld, das in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat. Mit der Einführung von EAR wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der die Quantisierung vermeidet und stattdessen auf streng korrekte Bewertungsregeln setzt.
Artikelbild für den Artikel: Unified Training and Sampling für Generative Modelle: Ein Überblick über UCGM

Unified Training and Sampling für Generative Modelle: Ein Überblick über UCGM

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UCGM bietet ein einheitliches Framework für das Training und Sampling von kontinuierlichen generativen Modellen, das sowohl multi-step als auch few-step Ansätze unterstützt.
Artikelbild für den Artikel: Ein allgemeiner Rahmen für Roboterrichtlinien: UniVLA auf GitHub

Ein allgemeiner Rahmen für Roboterrichtlinien: UniVLA auf GitHub

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Der Artikel behandelt UniVLA, ein innovatives Framework zur Entwicklung von Roboterrichtlinien, das aus unlabeled Videos lernt und state-of-the-art Ergebnisse erzielt.
Artikelbild für den Artikel: Flow-GRPO: Integration von Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle

Flow-GRPO: Integration von Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle

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Flow-GRPO integriert Reinforcement Learning in Flow Matching Modelle, um die Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Dieser Artikel beleuchtet die technischen Details und Implementierungsmöglichkeiten.
Artikelbild für den Artikel: Effiziente Code-Retrieval mit LoRA: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit

Effiziente Code-Retrieval mit LoRA: Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Genauigkeit

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Forscher haben eine LoRA-basierte Methode zur Feinabstimmung von Code-Suchmodellen entwickelt, die die trainierbaren Parameter auf unter 2% reduziert und die Abrufgenauigkeit um bis zu 9,1% verbessert.
Artikelbild für den Artikel: Eine neuartige Initialisierungsmethode für neuronale Netzwerke: IDInit

Eine neuartige Initialisierungsmethode für neuronale Netzwerke: IDInit

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Die neuartige Initialisierungstechnik IDInit gewährleistet eine stabile Konvergenz in tiefen neuronalen Netzwerken, indem sie Identitätsübergänge in Haupt- und Unterstamm-Schichten aufrechterhält.
Artikelbild für den Artikel: Die Rolle von PyTorch im KI-Stack

Die Rolle von PyTorch im KI-Stack

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PyTorch hat sich von einem Forschungs-Framework zu einer grundlegenden Plattform entwickelt, die generative KI antreibt. Die PyTorch Foundation wurde erweitert, um komplementäre Projekte zu integrieren und die skalierbare Entwicklung von KI zu unterstützen.
Artikelbild für den Artikel: LLMs für Zeitreihen: Eine Umfrage zur Anpassung großer Sprachmodelle

LLMs für Zeitreihen: Eine Umfrage zur Anpassung großer Sprachmodelle

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Diese Umfrage untersucht, wie Techniken der Kreuzmodalität große Sprachmodelle (LLMs) für die Analyse von Zeitreihen anpassen.
Artikelbild für den Artikel: SYNTHETIC DATA QA FRAMEWORK (GITHUB REPO)

SYNTHETIC DATA QA FRAMEWORK (GITHUB REPO)

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Das Synthetic Data Quality Assurance Toolkit von Mostly AI bietet standardisierte Metriken zur Bewertung der Qualität und Privatsphäre von synthetischen Daten.