機器學習與應用
基準測試亞馬遜Nova和GPT-4o模型與FloTorch
根據 FloTorch.ai 的首席技術...
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如果你能控制推理模型「思考」的時間會怎樣？CMU研究人員推出L1-1.5B：強化學習優化AI思考過程
推理語言模型顯示出能透過生成更長的思考鏈...
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高效串流音頻視覺主動揚聲器檢測系統
主動說話者檢測 (ASD) 的挑戰這篇文...
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透過 CreditAI 在 Amazon Bedrock 轉型金融分析：Octus 與 AWS 的旅程
投資專業人士面臨著處理大量數據以便及時做...
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時間序列中的線性回歸：虛假回歸的來源
1. 介紹 未來大部分工作將會由人工智慧...
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這篇AI論文介紹了CODI：一個用於高效且可擴展的鏈式思考推理的自我蒸餾框架在大型語言模型中的應用
鏈式思考提示（Chain-of-Thou...
Read moreDetails預測者何時知道自己的損失？
損失預測的理論基礎當我們有一個預測器和一...
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微軟與Ubiquant研究人員推出Logic-RL：一個基於規則的強化學習框架，通過在邏輯謎題上的訓練獲得類似R1的推理模式
大型語言模型（LLMs）在後訓練階段取得...
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CMU 研究人員推出 PAPRIKA：一種微調方法，使語言模型能夠發展不受特定環境限制的通用決策能力
在今天快速發展的人工智慧 (AI) 環境...
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物件偵測模型的自訂訓練流程
如果你想從零開始寫整個物體偵測訓練流程，...
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