深度学习模型
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音乐生成深度学习模型StemGen：听取音乐上下文生成音乐作品
字节跳动AI研究团队最近推出了一项名为StemGen的音乐生成项目，该项目采用了一种创新的深度学习方法，旨在让模型能够模仿现有音乐中的模式和结构，并以一种非常前卫的方式回应音乐背景。与常用的深度学习技术不同，StemGen采用了一种非自回归、基于Transformer的模型，强调对音乐背景的听取和响应不是依赖于抽象的条件。通过MeanOpinionScore测试确认了该模型生成逼真音乐结果的能力。
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srf-attention：一个提高深度学习模型训练效率的注意力机制
注意力很有用，但计算成本很高。一旦训练完成，通过一些微调计算，您可以减少SRF注意力并消除对序列长度的依赖，从大大加快速度。它可以帮助研究人员和开发者更高效地构建和训练深度学习模型，提高模型的性能和效率。
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研究人员推出深度学习模型RECAST 改进地震预测
来自加州伯克利分校、圣克鲁斯分校以及慕尼黑工业大学的研究人员发表论文，阐述了一种崭新的模型，将深度学习引入地震预测领域。该模型被命名为RECAST，相比自1988年问世以来改进有限的当前标准模型ETAS，RECAST可利用更大的数据集，提供更高的灵活性。你会看到它朝着正确的方向发展。
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DeepMind研究人员发现，深度学习模型在图像和音频压缩方面表现出色
Google旗下的人工智能子公司DeepMind发布的一项研究表明，大型语言模型除了在文本数据处理方面表现出色之外具备出色的图像和音频数据压缩能力。这一发现为重新审视LLMs的潜力提供了新的角度。这表明LLMs的性能与数据集的大小有关，压缩率可以作为评估模型对数据集信息学习的指标。
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深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析
★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。四、性价比较根据SuperMicro的数据，L40S在性价比上相较于A100具有优势，为希望部署高效且具有竞争力的生成式人工智能解决方案的用户提供更多选择。在模型分发和运行过程中，提供全面的账号认证和日志审计功能，全方位保障模型和数据的安全性。
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JoJoGAN：可一键生成艺术化面部图像的深度学习模型
JoJoGAN是一个深度学习模型，该模型可以将普通的面部图像转化为艺术化的作品，无需专业艺术家或设计师的干预。这项技术可用于各种应用领域，包括艺术创作、虚拟角色设计、社交媒体滤镜和广告营销。它的技术细节和使用指南在文章中都得到了详细介绍，为感兴趣的用户提供了宝贵的资源。
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GitHub仓库WebAI开源：允许开发者直接在浏览器中运行现代深度学习模型
web-ai是一个开源的TypeScript库，使开发者可以直接在浏览器或Node.js中运行现代深度学习模型。它提供了一种无需复杂服务器端基础设施或依赖第三方API的方式，将AI能力集成到Web应用程序中。它让开发者可以在不受基础设施问题困扰的情况下进行AI实验。
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百度安全亮相Black Hat Asia 2019：当云端深度学习模型失去“黑盒保护”
在3月26日-29日于新加坡召开的Black Hat Asia 2019上，来自百度安全对于深度神经网络(DNN)模型算法安全性、Rowhammer新型攻击方法、Meltdown新变种等三大创新性研究报告成功入选。其中，在The Cost of Learning from the Best： How Prior Knowledge Weakens the Security of Deep Neural Networks的议题中，百度安全研究员们分享了在AI时代下机器学习算法安全领域的最新研究与实践。百度安全希望通过这个研究呼吁业内更加迫切的将
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华为云ModelArts刷新深度学习模型训练世界纪录
近日，斯坦福大学发布了DAWNBenchmark最新成绩，在图像识别（ResNet50-on-ImageNet，93%以上精度）的总训练时间上，华为云ModelArts排名第一，仅需 10 分 28 秒，比第二名提升近44%。成绩证明，华为云ModelArts实现了更低成本、更快速度、更极致的体验。斯坦福大学DAWNBench是用来衡量端到端的深度学习模型训练和推理性能的国际权威基准测试平台，相应的排行榜反映了当前全球业界深度学习平台技术的领先性。计算时间和成本是构建深
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PaddlePaddle与Kubernetes强强联合助力深度学习模型高效运转
美国时间2月8日，Kubernetes社区宣布由百度原创开发的开源深度学习框架PaddlePaddle将兼容集群管理系统Kubernetes，使PaddlePaddle成为迄今为止唯一正式支持 Kubernetes的深度学习框架。 此次兼容将使开发者能够便捷地在全球主要云服务以及私有集群 (on-premise clusters) 上做大规模深度学习训练。该项目由百度和CoreOS联合开发，同时CoreOS也是Kubernetes的主要贡献者之一。 开发者通常会将AI项目与Web服务、日志收集、和数据处?
