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Machine Learning Glossary: Explore definitions and explanations of key AI and ML concepts
Das rezeptive Feld ist ein wichtiges Konzept zum Verständnis der visuellen Informationsverarbeitung und dient als Referenz für die Entwicklung, Analyse und Optimierung visueller Modelle.
SVG ermöglicht schnelleres Diffusionstraining, effizientes Sampling in wenigen Schritten und eine verbesserte Generierungsqualität.
RewardMap erweitert die Fähigkeiten multimodaler großer Sprachmodelle bei strukturierten Bildverarbeitungsaufgaben.
Ein neuartiges, prinzipienbasiertes, diskriminatives Optimierungsframework für Nebenbedingungen vermeidet Verzerrungen durch den Schwierigkeitsgrad und Instabilität beim Training.
ReinFlow zeichnet sich durch eine schlanke Implementierung, integrierte Explorationsfunktionen und eine breite Anwendbarkeit auf verschiedene Streaming-Strategievarianten aus.
FHE findet breite Anwendung in Bereichen wie Cloud-Computing-Sicherheit, föderiertes Lernen, medizinische Datenanalyse und Finanzdatenkollaboration.
BRFL wurde entwickelt, um das Problem des byzantinischen Angriffs zu lösen, das bei der Modellaggregation auftritt.
EGMN hat die potenziellen Interaktionseffekte zwischen Nutzerpräferenzen und Videofunktionen erfolgreich erfasst.
SAC Flow erzielt Bestleistungen bei Benchmarks für kontinuierliche Steuerung und Roboterbetrieb.
UserBench zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Agenten zu bewerten und zu verbessern, die Kommunikation von Nutzern in der realen Welt zu verstehen, mit ihr zu interagieren und sich an sie anzupassen.
PLACER ist schnell und stochastisch und kann auf einfache Weise Vorhersagesätze generieren, um die Konformationsheterogenität abzubilden.
Aufgrund seiner signifikanten Vorteile ist RAE auf dem besten Weg, die neue Standardwahl für das Training von Diffusion Transformers zu werden.
Angesichts der Einschränkungen bestehender Feinabstimmungstechniken wie GRPO hat sich GVPO als zuverlässiges und vielseitiges Nachbearbeitungsparadigma etabliert.
ReCA verfügt über Generalisierungsfähigkeiten hinsichtlich Anwendungsszenarien und Systemgröße, und die Erfolgsquote der Aufgaben wurde durch 4.3% verbessert.
DexFlyWheel ist ein skalierbares und sich selbst verbesserndes Datengenerierungsparadigma für agile Prozesse.
NovaFlow ist in der Lage, starre, gelenkige und verformbare Objekte in verschiedenen Roboterformen zu handhaben.
TreeSynth beweist außergewöhnliche Robustheit und Skalierbarkeit bei der Synthese großer Datenmengen.
GTA übertrifft Standard-SFT-Baselines und modernste RL-Methoden in mehreren Textklassifizierungs-Benchmarks deutlich.
ACE ermöglicht es Agenten, sich selbst zu verbessern, indem der Eingabekontext dynamisch optimiert wird.
Der Aufstieg des Vibe-Codings hat nicht nur die Form der Programmierung verändert, sondern auch das Ökosystem der Softwareentwicklung umgestaltet.
Analog zum Konzept der Gedankenketten im Bereich der LLM ist CoF auf die heutigen generativen Videomodelle anwendbar.
Experimente mit drei Ausrichtungsfähigkeiten demonstrieren die Effektivität von TAE, insbesondere seinen Realismus, der den Basiswert von 25.8% zu sehr niedrigen Kosten übertrifft.
Das Aufkommen der Lotteriehypothese hat eine Reihe von Methoden zur effizienten Schulung neuronaler Netze angestoßen.
TileLang bietet mit seinem einheitlichen Block- und Thread-Paradigma und seinen transparenten Scheduling-Funktionen die für die Entwicklung moderner KI-Systeme erforderliche hohe Funktionalität und Flexibilität.
Das rezeptive Feld ist ein wichtiges Konzept zum Verständnis der visuellen Informationsverarbeitung und dient als Referenz für die Entwicklung, Analyse und Optimierung visueller Modelle.
SVG ermöglicht schnelleres Diffusionstraining, effizientes Sampling in wenigen Schritten und eine verbesserte Generierungsqualität.
RewardMap erweitert die Fähigkeiten multimodaler großer Sprachmodelle bei strukturierten Bildverarbeitungsaufgaben.
Ein neuartiges, prinzipienbasiertes, diskriminatives Optimierungsframework für Nebenbedingungen vermeidet Verzerrungen durch den Schwierigkeitsgrad und Instabilität beim Training.
ReinFlow zeichnet sich durch eine schlanke Implementierung, integrierte Explorationsfunktionen und eine breite Anwendbarkeit auf verschiedene Streaming-Strategievarianten aus.
FHE findet breite Anwendung in Bereichen wie Cloud-Computing-Sicherheit, föderiertes Lernen, medizinische Datenanalyse und Finanzdatenkollaboration.
BRFL wurde entwickelt, um das Problem des byzantinischen Angriffs zu lösen, das bei der Modellaggregation auftritt.
EGMN hat die potenziellen Interaktionseffekte zwischen Nutzerpräferenzen und Videofunktionen erfolgreich erfasst.
SAC Flow erzielt Bestleistungen bei Benchmarks für kontinuierliche Steuerung und Roboterbetrieb.
UserBench zielt darauf ab, die Fähigkeit eines Agenten zu bewerten und zu verbessern, die Kommunikation von Nutzern in der realen Welt zu verstehen, mit ihr zu interagieren und sich an sie anzupassen.
PLACER ist schnell und stochastisch und kann auf einfache Weise Vorhersagesätze generieren, um die Konformationsheterogenität abzubilden.
Aufgrund seiner signifikanten Vorteile ist RAE auf dem besten Weg, die neue Standardwahl für das Training von Diffusion Transformers zu werden.
Angesichts der Einschränkungen bestehender Feinabstimmungstechniken wie GRPO hat sich GVPO als zuverlässiges und vielseitiges Nachbearbeitungsparadigma etabliert.
ReCA verfügt über Generalisierungsfähigkeiten hinsichtlich Anwendungsszenarien und Systemgröße, und die Erfolgsquote der Aufgaben wurde durch 4.3% verbessert.
DexFlyWheel ist ein skalierbares und sich selbst verbesserndes Datengenerierungsparadigma für agile Prozesse.
NovaFlow ist in der Lage, starre, gelenkige und verformbare Objekte in verschiedenen Roboterformen zu handhaben.
TreeSynth beweist außergewöhnliche Robustheit und Skalierbarkeit bei der Synthese großer Datenmengen.
GTA übertrifft Standard-SFT-Baselines und modernste RL-Methoden in mehreren Textklassifizierungs-Benchmarks deutlich.
ACE ermöglicht es Agenten, sich selbst zu verbessern, indem der Eingabekontext dynamisch optimiert wird.
Der Aufstieg des Vibe-Codings hat nicht nur die Form der Programmierung verändert, sondern auch das Ökosystem der Softwareentwicklung umgestaltet.
Analog zum Konzept der Gedankenketten im Bereich der LLM ist CoF auf die heutigen generativen Videomodelle anwendbar.
Experimente mit drei Ausrichtungsfähigkeiten demonstrieren die Effektivität von TAE, insbesondere seinen Realismus, der den Basiswert von 25.8% zu sehr niedrigen Kosten übertrifft.
Das Aufkommen der Lotteriehypothese hat eine Reihe von Methoden zur effizienten Schulung neuronaler Netze angestoßen.
TileLang bietet mit seinem einheitlichen Block- und Thread-Paradigma und seinen transparenten Scheduling-Funktionen die für die Entwicklung moderner KI-Systeme erforderliche hohe Funktionalität und Flexibilität.