• 2024-07-01[论文阅读] Calligraphy Font Generation via Explicitly Modeling Location-Aware Glyph Component Deformatio
    Pretitle:CalligraphyFontGenerationviaExplicitlyModelingLocation-AwareGlyphComponentDeformationssource:TMM2023paper:https://ieeexplore.ieee.org/document/10356848code:None关键词:generativeadversarialnetworks,imageprocessing,imagesynth
  • 2024-06-24认识Retrieval Augmented Generation(RAG)
    什么是RAG?Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)是一种结合信息检索和生成式AI技术的框架。它通过从外部数据源检索信息,增强语言模型(如GPT-3)的生成能力,从而提供更加准确和相关的回答。RAG的组成部分信息检索模块(Retriever)功能:从预先构建的知识库或文档库中检索与用
  • 2024-06-20ORION Space Scene Generation Framework
    ORION太空场景生成框架是一个涵盖所有太空场景生成方面的系统,从程序化的行星和宇宙飞船到任何相关的特效,支持所有管道。重要提示!!!:ORION资产可以从SkyMasterULTIMATE升级,从而可以与SkyMasterULTIMATE的全容积行星云和大气效果相结合,最适合在云层中飞行。这是该系统的第一
  • 2024-06-18论文阅读:Corrective Retrieval Augmented Generation
    CorrectiveRetrievalAugmentedGeneration(https://arxiv.org/pdf/2401.15884.pdf)https://github.com/jiangnanboy/paper_read_note一.序言RAG即检索增强生成(retrievalaugmentedgeneration),当检索到不准确的数据时,会产生对模型的生成干扰。CorrectiveRetrievalAugme
  • 2024-06-12CoLLEGe: Concept Embedding Generation for Large Language Models
    本文是LLM系列文章,针对《CoLLEGe:ConceptEmbeddingGenerationforLargeLanguageModels》的翻译。CoLLEGe:大型语言模型的概念嵌入生成摘要1引言2相关工作3CoLLEGe:概念学习与语言嵌入生成4用于训练CoLLEGe的数据集5实验6结论和讨论摘要当前的语言
  • 2024-05-25Elevate Your Lead Generation Game with Maps Scraper AI
    RevolutionizingLeadGenerationTransformingLeadAcquisitionMapsScraperAIintroducesagroundbreakingapproachtoleadgenerationbyautomatingtheextractionofvaluabledatafromBingMapslistings.Thisinnovativemappingtoolstreamlinestheproce
  • 2024-05-24计算机SCI,中科院2区TOP,行业内口碑极佳,扩刊趋势明显,利于投稿!
    一、期刊名称FutureGenerationComputerSystems-TheInternationalJournalofeScience二、期刊简介概况期刊类型:SCI学科领域:计算机科学影响因子:7.5中科院分区:2区TOP三、期刊征稿范围计算基础设施和系统正在迅速发展,映射、控制和执行科学应用程序的新方法也越
  • 2024-05-09text-generation-webui 推理模型Qwen1.5-7B-Chat相关报错问题解决
    推理代码text-generation-webui推理模型Qwen1.5-7B-Chatsysinfo nvcc--versioncuda11.8importtorch>>>print(torch.__version__)1路径错误2依赖没安装ImportError:Thismodelingfilerequiresthefollowingpackagesthatwerenotfoundinyourenvironme
  • 2024-04-1152 Things: Number 15: Key generation, encryption and decryption algorithms for RSA-OAEP and ECIES.
    52Things:Number15:Keygeneration,encryptionanddecryptionalgorithmsforRSA-OAEPandECIES.52件事:第15件:RSA-OAEP和ECIES的密钥生成、加密和解密算法。 Thisisthelatestinaseriesofblogpoststoaddressthelistof  '52ThingsEveryPhDStuden
  • 2024-04-1152 Things: Number 16: Describe the key generation, signature and verification algorithms for DSA, Sc
    52Things:Number16:Describethekeygeneration,signatureandverificationalgorithmsforDSA,SchnorrandRSA-FDH.52件事:第16件:描述DSA、Schnorr和RSA-FDH的密钥生成、签名和验证算法。 Thisisthelatestinaseriesofblogpoststoaddressthelistof'
  • 2024-04-09开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与sglang实现推理加速的正确姿势(二)
    一、前言  经过开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与sglang实现推理加速的正确姿势(一)的实践,相信大家已经成功地运行起一个性能良好的sglangAPI服务。现在,在充裕的服务器资源配置下,接下来可以继续进行一些优化工作。二、术语2.1.sglang  SGLangisastructuredge
  • 2024-04-07增强检索问答RAG研究成果综述 Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey
    文章目录引言背景贡献*相关工作**路线图*初步*概述**生成器*Transformer模型LSTMDiffusion模型***GAN****检索器*稀疏检索*:*密集检索*:****其他方法**:*方法*RAG基础*基于查询的RAG(Query-basedRAG)*:****基于潜在表示的RAG**(LatentRepresentation-basedRA
  • 2024-03-20[Paper Reading] Improving Image Generation with Better Captions
    DALLE3:ImprovingImageGenerationwithBetterCaptionsDALLE3:ImprovingImageGenerationwithBetterCaptions时间:23/10机构:OpenAITL;DR本文认为text-image效果不够好的原因主要是训练集中text噪声太大,不够精确。本文展示了高描述性的text可以从本质上提升text-image
  • 2024-03-19DALLE2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
    名称DALLE2:HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents也叫UnCLIP时间:22.04机构:OpenAITL;DROpenAI的首篇从CLIP的imageembedding生成图像的方法,实验证明这种方法生成的图像能够保留丰富的语义与风格分布。MethodPriorPrior模块作用是给定tex
  • 2024-03-16[Paper Reading] DALLE: Zero-Shot Text-to-Image Generation
    DALLE:Zero-ShotText-to-ImageGenerationDALLE:Zero-ShotText-to-ImageGeneration时间:21.02(与CLIP同期论文)机构:OpenAITL;DR提出一个将文本与图像作为token,利用Transformer的自回归机制来生成图像。使用大规模数据(250M图文Pair)与大模型(12B)训练,模型效果达到可与特定
  • 2024-03-16Best AI Lead Generation Software Tools 2024
    Fromhttps://www.mapleadscraper.com/blog/best-ai-lead-generation-toolsExtractEmailsFromGoogleMapsWhyAILeadGenerationSoftwareisEssentialforYourBusinessMapLeadScraperhigh-qualityleadsiscrucialforbusinessestoclosedeals,increasereve
  • 2024-03-13ChatGLM3 源码解析(五)
    PrefixEncoder#根据前缀ID获取前缀嵌入#前缀嵌入将连接到分头之后的K和V上classPrefixEncoder(torch.nn.Module):"""Thetorch.nnmodeltoencodetheprefixInputshape:(batch-size,prefix-length)Outputshape:(batch-size,prefix-length
  • 2024-03-03Semantic Kernel 学习笔记:通过 Kernel Memory 初步体验 Retrieval Augmented Generation
    学习材料:QuickintrotoKernelMemory:install,uploadadoc,askaquestion创建控制台项目dotnetnewconsoledotnetaddpackageMicrosoft.KernelMemory.Core创建IKernelMemory实例varmemory=newKernelMemoryBuilder().WithOpenAIDefaults(OPENAI_API_KEY
  • 2024-01-25.NET GC的SustainedLowLatency模式引发内存的问题
    最近遇到一个问题,应用的内存占用升上去后一直降不下来,打了dump文件后发现GC的Generation0上有很多空白区间没释放,按道理第0代堆是经常回收的,怎么会有那么多空白区间呢?查阅了相关文档后,发现这是由代码中的System.Runtime.GCSettings.LatencyMode=System.Runtime.GCLatencyMode
  • 2024-01-22《年代秀》Generation show
    《年代秀》是一档由深圳广播电影电视集团深圳卫视制作的全明星代际互动综艺秀,2011年-2014年引进比利时大热综艺节目《Generationshow》(《时代秀》)的模式,2016年-2017年引进印度模式节目《whoisasking》。节目由10位明星嘉宾领衔五个年代小组通过年代答题、游戏竞技等环节进行同
  • 2024-01-11[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
    Pretitle:Self-conditionedImageGenerationviaGeneratingRepresentationsaccepted:arXiv2023paper:https://arxiv.org/abs/2312.03701code:https://github.com/LTH14/rcgref:https://mp.weixin.qq.com/s/VmyRya2klHpHlJwzMG8JRgref:https://www.zhihu.com/q
  • 2023-12-31Neural Networks for Image Generation and Manipulation: A Creative Revolution
    1.背景介绍随着计算能力的不断提高和数据量的不断增加,深度学习技术在图像生成和处理领域取得了显著的进展。在这篇文章中,我们将深入探讨神经网络在图像生成和操纵方面的应用,以及它们如何引领一场创意革命。图像生成和操纵是计算机视觉领域的关键技术,它们在人工智能系统中扮演着至关
  • 2023-12-27Reinforcement Learning in Energy Management: Optimizing Grid Operations and Reducing Costs
    1.背景介绍Reinforcementlearning(RL)isasubfieldofmachinelearningthatfocusesonhowagentsoughttotakeactionsinanenvironmentinordertomaximizesomenotionofcumulativereward.Inrecentyears,reinforcementlearninghasbeenappliedtoawid
  • 2023-12-15Java-Jvm中GC类型及执行时机
    Java-Jvm中GC类型及执行时机堆的结构年轻代(YoungGeneration):Eden区:在年轻代中,对象首先被分配到Eden区。大多数对象很快就会被回收,所以它们被分配到Eden区以提高分配速度。Survivor区(S0和S1):Eden区中存活的对象会被移动到Survivor区。每次发生MinorGC时,存活的对象会被移
  • 2023-12-06《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
    论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念:1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusin