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斯坦福 AI 方法加速目标材料发现,为「自动驾驶实验」奠定基础_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 斯坦福 AI 方法、材料发现、自动驾驶实验、数据采集策略、贝叶斯算法 2. 斯坦福大学和 SLAC 实验室的科学家开发了一种 AI 方法用于材料发现,能更有效地收集数据,为自动驾驶实验奠定基础,该方法在多个数据集上证明比现有技术高效。 3. – 传统材料发现过程耗时且…

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Meta「分割一切」进化 2.0!跟踪运动物体,代码权重数据集全开源_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:Meta、分割一切 2.0、视频分割、开源、SAM2 2. 总结:Meta 的“分割一切 AI”二代 SAM2 在 SIGGRAPH 亮相,能力从图像分割拓展到视频分割,可实时处理任意长视频,能分割追踪新对象,代码、权重、数据集开源,解决了一些问题但仍有不足,训练成本等情…

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字节跳动科学家组团演讲,揭秘 AI 视频生成大招!_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 字节跳动、AI 视频生成、数据缩放、教师模型、训练 2. 字节跳动科学家组团演讲揭秘 AI 视频生成大招。研究人员进行数据缩放,汇总多个数据集和大量图片训练模型,还在标记图像上单独训练教师模型并处理所有图像。 3. – 字节跳动科学家揭秘 AI 视频生成大招 &#82…

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统一多场景自动编译加速——支持动态 shape 场景,一套架构搞定训推需求_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 飞桨、编译器技术、模型优化、动态 shape、性能提升 2. 飞桨为让开发者掌握技术动态、企业落地更高效,推出系列技术稿件及直播课程。本文介绍飞桨神经网络编译器,其分为前端和后端,满足训推需求和动态 shape 场景,通过优化技术提升性能,还引入自动调优模块,能生成最优策略。 3…

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Ollama+Qwen2,轻松搭建支持函数调用的聊天系统_AI阅读总结 — 包阅AI

包阅导读总结 1. 关键词:Ollama、Qwen2、聊天系统、函数调用、模型部署 2. 总结:本文介绍通过Ollama结合Qwen2搭建支持函数调用的聊天API,包括模型部署、生成函数参数、调用函数等步骤,还给出了单模型文件下载、创建自定义模型及运行模型的方法,并通过示例展示了相关操作。 3. 主…