失联了 第274页

2024-07-29币圈仔阅读(41)评论(0)赞(0)

比 SAM 快 50 倍的图象分割 SAM模型在计算机视觉任务中产生了显著影响，成为许多高级任务的基础步骤，如图像分割、图像标题和图像编辑。然而，其巨大的计算成本阻碍了其在工业场景中的广泛应用。本文提出了一种速度更快的替代方法，通过将任务重...

2024-07-29币圈仔阅读(70)评论(0)赞(0)

使用JavaScript开始AI堆栈-a16z a16z基础架构团队创建了一个简单的“AI入门”模板，旨在帮助初学者快速入门，摆脱认证、托管和工具选择等附属问题。该模板包括JavaScript堆栈、Clerk认证、Pinecone/Supa...

2024-07-29币圈仔阅读(77)评论(0)赞(0)

使用JavaScript开始AI堆栈-a16z a16z基础架构团队创建了一个简单的“AI入门”模板，旨在帮助初学者快速入门，摆脱认证、托管和工具选择等附属问题。该模板包括JavaScript堆栈、Clerk认证、Pinecone/Supa...

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2024-07-29币圈仔阅读(37)评论(0)赞(0)

RLHF的实际工作原理以及我们何时能在开源项目中看到它 本文讨论了强化学习从人类反馈中学习（RLHF）为什么有效的问题，作者认为RLHF在两个条件下才能长期有效：第一，需要有一些信号表明仅应用基本监督学习不起作用，即成对偏好数据；第二，它也...

2024-07-29币圈仔阅读(36)评论(0)赞(0)

使用JavaScript开始AI堆栈-a16z a16z基础架构团队创建了一个简单的“AI入门”模板，旨在帮助初学者快速入门，摆脱认证、托管和工具选择等附属问题。该模板包括JavaScript堆栈、Clerk认证、Pinecone/Supa...

2024-07-29币圈仔阅读(67)评论(0)赞(0)

RLHF的实际工作原理以及我们何时能在开源项目中看到它 本文讨论了强化学习从人类反馈中学习（RLHF）为什么有效的问题，作者认为RLHF在两个条件下才能长期有效：第一，需要有一些信号表明仅应用基本监督学习不起作用，即成对偏好数据；第二，它也...

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RLHF的实际工作原理以及我们何时能在开源项目中看到它 本文讨论了强化学习从人类反馈中学习（RLHF）为什么有效的问题，作者认为RLHF在两个条件下才能长期有效：第一，需要有一些信号表明仅应用基本监督学习不起作用，即成对偏好数据；第二，它也...

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RLHF的实际工作原理以及我们何时能在开源项目中看到它 本文讨论了强化学习从人类反馈中学习（RLHF）为什么有效的问题，作者认为RLHF在两个条件下才能长期有效：第一，需要有一些信号表明仅应用基本监督学习不起作用，即成对偏好数据；第二，它也...

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RLHF的实际工作原理以及我们何时能在开源项目中看到它 本文讨论了强化学习从人类反馈中学习（RLHF）为什么有效的问题，作者认为RLHF在两个条件下才能长期有效：第一，需要有一些信号表明仅应用基本监督学习不起作用，即成对偏好数据；第二，它也...