论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection最近，基于端到端的Transformer检测器（DETRs）取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并阻碍了其充分利用无后处理的优势，如非最大抑制（NMS）。在本文中，我们首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了一个端到端速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，我们提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），据我们所知，这是第一个
上个月，微软CEO纳德拉在Ignite大会上宣布自研小尺寸模型Phi-2将完全开源，在常识推理、语言理解和逻辑推理方面的性能显著改进。今天，微软公布了Phi-2模型的更多细节以及全新的提示技术promptbase。这个仅27亿参数的模型在大多数常识推理、语言理解、数学和编码任务上超越了Llama27B、Llama213B、Mistral7B，与Llama270B的差距也在缩小（甚至更好）。同时，小尺寸的Phi-2可以在笔记本电脑、手机等移动设备上运行。纳德拉表示，微软非常高兴将一流的小语言模型（SLM）和SOTA提示技术向研发人员分享。今年6月，微软在一篇题为《TextbooksAreAllY
开源奇迹再一次上演：MistralAI发布了首个开源MoE大模型。几天前，一条磁力链接，瞬间震惊了AI社区。87GB的种子，8x7B的MoE架构，看起来就像一款mini版「开源GPT-4」！无发布会，无宣传视频，一条磁力链接，就让开发者们夜不能寐。这家成立于法国的AI初创公司，在开通官方账号后仅发布了三条内容。6月，MistralAI上线。7页PPT，获得欧洲历史上最大的种子轮融资。9月，Mistral7B发布，号称是当时最强的70亿参数开源模型。12月，类GPT-4架构的开源版本Mistral8x7B发布。几天后，外媒金融时报公布MistralAI最新一轮融资4.15亿美元，估值高达20亿美
谷歌的宣传视频，竟然作假了？在谷歌昨天发布的Gemini的宣传视频中，所有人都被那一段6分钟一镜到底的互动视频惊艳到了。图片一天之内有720万的播放量。网友惊呼，Gemini看起来就像一个能随时事无巨细地向你解释一切的朋友。图片视频中看起来，好像Gemini能够实时地感知人类的动作，并且直接做出语音回应。然而，有越来越多的人质疑demo的真实性。彭博社的ParmyOlsen，第一个质疑视频造假。图片随后，谷歌官博也放出了解释——是的，视频的确有后期制作和剪辑的成分。根据官方发布的一个技术文档，Gemini所有的这些交互都不是实时感知到的，而是通过提示词问出来的。比如：图片视频中显示，似乎Gem
长久以来，「图灵测试」成为了判断计算机是否具有「智能」的核心命题。上世纪60年代，曾由麻省理工团队开发了史上第一个基于规则的聊天机器人ELIZA，在这场测试中失败了。时间快进到现在，「地表最强」ChatGPT不仅能作图、写代码，还能胜任多种复杂任务，无「LLM」能敌。然而，ChatGPT却在最近一次测试中，败给了这个有近60年历史的聊天机器人ELIZA。来自UCSD的2位研究人员在一篇题为「GPT-4可以通过图灵测试吗」的研究中，证明了这一发现。论文中，研究人员将GPT-4、GPT-3.5、ELIZA、还有人类参与者作为研究对象，看看哪个能最成功地诱使人类参与者认为它是人类。论文地址：http
这不是学术代码或假设性问题。最初的问题是将代码从HP11转换为HP1123Itanium。基本上归结为HP1123Itanium上的编译错误。在Windows上复制它进行研究时，我真的很抓狂。除了最基本的方面，我已经删除了所有内容...如果按原样运行，您可能必须按controlD退出控制台窗口:#include"stdafx.h"#includeusingnamespacestd;int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){charblah[6];constintIAMCONST=3;int*pTOCONST;pTOCONST=(int*)&IAMCONST;(*
据说朱莉娅的横环与矢量化操作一样快，甚至更快（如果使用得当）。我有两个代码。这个想法是为给定的0-1序列找到一个示例统计量，即x（在这两个示例中，我试图找到一个总和，但是有更多复杂的示例，我只是想理解一般的含义我的代码中的性能陷阱）。第一个看起来像：S=2*sum(x)-ns_obs_new=abs(S)/sqrt(2*n)pval=erfc(s_obs_new)第二个是“天真”和古典的东西：S=0foriineachindex(x)S+=x[i]endS=2*S-ns_obs_new=abs(S)/sqrt(2*n)pval=erfc(s_obs_new)使用@benchmark，我发现第一
在Covid疫情爆发之前，谷歌发布了MEENA模型，短时间内成为世界上最好的大型语言模型。谷歌发布的博客和论文非常可爱，因为它特别与OpenAI进行了比较。相比于现有的最先进生成模型OpenAIGPT-2，MEENA的模型容量增加了1.7倍，并且训练数据增加了8.5倍。这个模型的训练所需的浮点运算量（FLOPS）超过了GPT-2的14倍，但这在很大程度上是无关紧要的，因为仅仅几个月后，OpenAI推出了GPT-3，它的参数是GPT-2的65倍多，令牌数量是GPT-2的60倍多，FLOPS更是增加了超过4,000倍。这两个模型之间的性能差异巨大。MEENA模型引发了NoamShazeer撰写的名
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos关于LeetCode98做这道题之前，我反复审题，最后确认：没错，不存在什么坑，这道题确实非常非常简单，然而却被官方定义为中等难度这一定是送分，白捡一道中等难度题，接下来，一起来轻松愉快的享受解题过程吧关于题目题目：98.验证二叉搜索树描述给你一个二叉树的根节点root，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下：节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树示例1：输入：r
