HPC+AI for Science交叉研究引领 国家超算广州中心主任卢宇彤教授介绍了我国超算系统与应用的发展近况。我国超算系统总量依然保持着较高的增长率,应用领域不断拓展,但随着国产超算系统体系架构进一步复杂化,面向新一代超算的应用开发与生态建设面临挑战,需要解决...
代码和演示链接:https://github.com/AILab-CVC/GPT4Tools 11. Meta-Adapter: An Online Few-shot Learner for Vision-Language Model Meta-Adapter: 面向视觉语言模型的在线小样本学习网路 论文链接:https://openreview.net/pdf?id=Ts0d8PvTeB 本文由腾讯AI Lab主导,与西安交通大学合作完成。本文介绍的对比式视...
近日,美国阿贡国家实验室 (Argonne) 和日本理化学研究所 (RIKEN) 宣布签署谅解备忘录,正式建立合作关系。据悉,双方已同意共享研究人员、数据集和技术资源,未来将共同基于科学数据训练大语言模型,支持后续 AI for science 研究。RIKEN 成立于 1917 年,是日本最大的综合性研究机构,已在多学科领域开展高质量研究。Argon...
近日,美国阿贡国家实验室 (Argonne) 和日本理化学研究所 (RIKEN) 宣布签署谅解备忘录,正式建立合作关系。据悉,双方已同意共享研究人员、数据集和技术资源,未来将共同基于科学数据训练大语言模型,支持后续 AI for science 研究。RIKEN 成立于 1917 年,是日本最大的综合性研究机构,已在多学科领域开展高质量研究。Argon...
近日,美国阿贡国家实验室 (Argonne) 和日本理化学研究所 (RIKEN) 宣布签署谅解备忘录,正式建立合作关系。据悉,双方已同意共享研究人员、数据集和技术资源,未来将共同基于科学数据训练大语言模型,支持后续 AI for science 研究。RIKEN 成立于 1917 年,是日本最大的综合性研究机构,已在多学科领域开展高质量研究。Argon...
3. Understanding and Improving Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization 理解并提升分布外泛化中的特征学习 论文链接:https://openreview.net/forum?id=eozEoAtjG8 本文由腾讯 AI Lab 主导,与香港中文大学、RIKEN AIP、香港浸会大学合作完成。对于分布外(OOD)泛化失败的常见解释是,采用经验风险最小化...
3. Understanding and Improving Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization 理解并提升分布外泛化中的特征学习 论文链接:https://openreview.net/forum?id=eozEoAtjG8 本文由腾讯 AI Lab 主导,与香港中文大学、RIKEN AIP、香港浸会大学合作完成。对于分布外(OOD)泛化失败的常见解释是,采用经验风险最小化...
3. Understanding and Improving Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization 理解并提升分布外泛化中的特征学习 论文链接:https://openreview.net/forum?id=eozEoAtjG8 本文由腾讯 AI Lab 主导,与香港中文大学、RIKEN AIP、香港浸会大学合作完成。对于分布外(OOD)泛化失败的常见解释是,采用经验风险最小化...
近日,美国阿贡国家实验室 (Argonne) 和日本理化学研究所 (RIKEN) 宣布签署谅解备忘录,正式建立合作关系。据悉,双方已同意共享研究人员、数据集和技术资源,未来将共同基于科学数据训练大语言模型,支持后续 AI for science 研究。RIKEN 成立于 1917 年,是日本最大的综合性研究机构,已在多学科领域开展高质量研究。Argon...
近日,美国阿贡国家实验室 (Argonne) 和日本理化学研究所 (RIKEN**) 宣布签署谅解备忘录,正式建立合作关系。据悉,双方已同意共享研究人员、数据集和技术资源,未来将共同基于科学数据训练大语言模型,支持后续 AI for science 研究。RIKEN 成立于 1917 年,是日本最大的综合性研究机构,已在多学科领域开展高质量研究。