AbacusAI Custom Language Model Chatbot Enhance Your Organization's Collaboration with AI-powered Conversations Key Features: Personalization: Create and customize your own AI agents tailored to your organization's specific needs and preferences. Flexibility: Easily adapt agents to various tasks and workflow...
AbacusAI Custom Language Model Chatbot Enhance Your Organization's Collaboration with AI-powered Conversations Key Features: Personalization: Create and customize your own AI agents tailored to your organization's specific needs and preferences. Flexibility: Easily adapt agents to various tasks and workflow...
ABACUS作为一个平台,便于整合各种电子结构方法,如Kohn-Sham DFT、随机DFT、无轨道DFT和实时时间依赖DFT等。此外,借助高性能计算,ABACUS旨在高效运行,并为生成通用机器学习势能提供大量第一性原理数据,例如DPA模型。此外,ABACUS作为一个电子结构平台,与几个AI辅助算法和软件包接口,如DeePKS-kit、DeePMD、DP-GEN、DeepH...
Abacus.AI 机器学习 数字经济 深度学习 人工智能 生命科学 机器学习应用 人工智能技术 生命科学技术层 人工智能通用应用 数字经济基础设施 人工智能核心技术 更多 所属公司:RealityEngines.AI 当前融资轮次:C轮 成立日期:2019-01-01 所属地:美国 简介:Abacus.AI是一家人工智能及机器学习研究商,允许组织将深度学习系...
2022年10月1日,国产开源密度泛函理论软件ABACUS 发布了3.0版本,并正式启用“原子算筹”这个中文名称。这也是ABACUS加入 DeepModeling 开源社区后发布的第一个主要版本更新。 此次发布的版本更新主要围绕AI相关的新算法,实现了机器学习辅助泛函模型 DeePKS,加入了为DP-GEN产生机器学习原子相互作用势函数提供第一性原理数据...
在本教程中,我们将提供一个有组织且易于遵循的NAS指南。 在过去的十年中,深度学习的进步导致了从计算机视觉到自然语言理解到语音识别等多个领域的突破。虽然深度学习的兴起有很多因素,但高性能神经结构的设计对其成功至关重要。神经结构搜索(Neu...
据站长之家 8 月 4 日报道,综合性人工智能平台 Abacus AI 推出一款能够扩展语境长度的工具 Abacus.AILLMContext Expansion,可以帮助用户扩展模型的语境长度,提高模型对长文本的处理能力。该工具基于 Abacus.AI 的 LLM(Language Model for Long-form Content)架构,提供了一系列代码和工具,用于增加模型对长文本的理解...
高质量模型的设计和更新迭代是当前 AI 生产开发的痛点和难点,在这种背景下,自动化机器学习(AutoML)应运而生。2017年,谷歌正式提出神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS),并成为 AutoML 的核心组成部分。美团技术团队也对AutoML领域进行了积极探索,本文系美团与上海交通大学合作的一篇被深度学习顶会 ICLR 202...
Abacus.AI is the world’s first AI platform where AI, not humans, build Applied AI agents and systems at scale. Using generative AI and other novel neural net techniques, AI can build LLM apps, gen AI agents, and predictive applied AI systems at scale. ...
Abacus.ai最近推出70B Giraffe 32k Abacus.ai最近发布的70B Giraffe 32k目前是MT基准测试中某些关键类别中性能最佳的开源模型。它基于70B Llama-2,在拥有Llama-2的所有性能提升的同时,它还具有32K上下文长度(可以一次性处理约24000个单词)的额外优势。那么什么是上下文长度以及为什么它很重要?