需求人群:
"SignLLM主要面向手语翻译、手语教学和聋人社群。它通过提供高质量的手语生成模型,帮助聋人更好地理解和学习手语,同时也为手语翻译和教学提供技术支持。"
使用场景示例:
聋人社群使用SignLLM学习手语,提高沟通能力
手语翻译人员利用SignLLM进行实时翻译,提高工作效率
教育机构将SignLLM作为辅助教学工具,帮助学生学习手语
产品特色:
多语种手语数据集Prompt2Sign的构建与优化
基于seq2seq和text2text模型的翻译模型训练
两种新颖的多语种手语生成模式
基于强化学习的新型损失函数和模块
通过风格迁移/特定微调生成模型将输出转换为真实人类外观
与现有模型相比,在手语生成任务上取得显著性能提升
使用教程:
步骤1: 访问SignLLM官网并下载相关数据集和代码
步骤2: 根据官方文档将手语视频转换为模型友好的格式
步骤3: 使用SignLLM提供的多语种手语生成模式进行训练
步骤4: 利用强化学习模块优化模型训练过程
步骤5: 将模型输出通过风格迁移/特定微调生成模型转换为真实手语视频
步骤6: 根据需要调整模型参数,优化手语生成效果
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首个多语种手语生成模型,优化手语翻译与教学。
SignLLM是首个多语种手语生成模型,它基于公共手语数据构建,包括美国手语(ASL)和其他七种手语。该模型能够从文本或提示生成手语手势,并通过强化学习加速训练过程,提高数据采样质量。SignLLM在八种手语的生产任务上都达到了最先进的性能。
开源的PDF到Podcast工作流构建工具
NotebookLlama是一个开源项目,旨在通过一系列教程和笔记本指导用户构建从PDF到Podcast的工作流。该项目涵盖了从文本预处理到使用文本到语音模型的整个流程,适合对大型语言模型(LLMs)、提示和音频模型零知识的用户。NotebookLlama的主要优点包括易用性、教育性和实验性,它不仅提供了一个参考实现,还鼓励用户通过实验不同的模型和提示来优化结果。
由实践者主导的LLMs公开课
Mastering LLMs 是一个由25多位行业资深人士主讲的免费课程,涵盖了评估、检索增强生成(RAG)、微调等主题。课程内容由信息检索、机器学习、推荐系统、MLOps和数据科学等领域的专家提供,旨在将这些领域的先前技术应用于LLMs,为用户提供有意义的优势。课程面向需要指导如何改进AI产品的技术IC(包括工程师和数据科学家)。
深度学习领域的经典教材中文翻译
《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材,MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念,适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译,翻译基于原书的最新版本,使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核,确保翻译的准确性。
深入理解深度学习的原理与应用
《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外,还有为教师提供的资源,包括图像、幻灯片和教辅材料。
利用人工智能自动将文本和音频翻译成美国手语和巴西手语
Hand Talk App利用人工智能自动将文本和音频翻译成美国手语(ASL)和巴西手语(Libras)。这款应用被联合国选为“世界上最佳的社交应用”,旨在帮助世界上4.66亿聋人和重听人士通过技术和交流更好地融入社会。该平台自在巴西推出Hand Talk插件以来,已翻译了近20亿个单词。
Hugging Face官方课程,提供有关使用Hugging Face产品的教程和资源
Hugging Face Course是一个由Hugging Face官方提供的教育资源,旨在帮助用户学习和掌握Hugging Face平台的各种工具和API。
探索YouTube上最新的机器学习/人工智能课程
ML-YouTube-Courses是一个开源项目,致力于整理和索引YouTube上最新的、最好的机器学习课程。项目包含各种主题的课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,涵盖基础知识和前沿技术。该项目帮助开发者和学习者高效地发现优质的在线教程。
在Cloudflare全球网络运行机器学习模型
Workers AI是Cloudflare推出的一款在边缘计算环境中运行机器学习模型的产品。它允许用户在全球范围内的Cloudflare网络节点上部署和运行AI应用,这些应用可以是图像分类、文本生成、目标检测等多种类型。Workers AI的推出标志着Cloudflare在全球网络中部署了GPU资源,使得开发者能够构建和部署接近用户的雄心勃勃的AI应用。该产品的主要优点包括全球分布式部署、低延迟、高性能和可靠性,同时支持免费和付费计划。
AI-based decoder for quantum computing error correction
AlphaQubit是由Google DeepMind和Quantum AI团队共同开发的人工智能系统,它能够以最先进的准确性识别量子计算机中的错误。这项技术结合了机器学习和量子纠错的专业知识,旨在推动可靠量子计算机的构建,这对于解决复杂问题、实现科学突破和探索新领域具有重要意义。AlphaQubit的主要优点包括高准确性和对大规模量子计算的适用性。
K-12教育工作者的免费AI培训课程
Common Sense Media和OpenAI联合推出的'ChatGPT Foundations for K-12 Educators'是一个免费的在线课程,旨在帮助教师理解和负责任地将人工智能的基础知识融入课堂教学。该课程为期一小时,包含九个课程单元,为教育工作者提供关于人工智能的基本知识,并介绍如何确保学生安全和隐私的方法。课程内容涵盖人工智能基础、数据隐私考量、道德使用指南以及如何将AI融入日常教学工作的想法。
利用大规模机器学习理解场景并连接全球数百万场景的地理空间模型
Niantic的Large Geospatial Model (LGM) 是一个先锋概念,旨在通过大规模机器学习理解场景并将其与全球数百万其他场景连接起来。LGM不仅使计算机能够感知和理解物理空间,还能以新的方式与它们互动,成为AR眼镜及更广泛领域(包括机器人技术、内容创作和自主系统)的关键组成部分。随着我们从手机转向与现实世界相连的可穿戴技术,空间智能将成为世界未来的操作系统。
一个完全由你掌控数据的「被动记录」项目。
Pensieve是一个隐私保护的被动记录项目,它可以自动记录屏幕内容,构建智能索引,并提供便捷的网页界面来检索历史记录。这个项目受到了Rewind和Windows Recall的启发,但与它们不同,Pensieve允许用户完全控制自己的数据,避免了数据传输到不受信任的数据中心。Pensieve的主要优点包括简单安装、完整的数据控制、全文和向量搜索支持、与Ollama集成、兼容任何OpenAI API模型、支持Mac和Windows(Linux支持正在开发中)以及通过插件扩展功能。
Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。
Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展,特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型,以支持各种语言相关的应用,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐,适合需要快速部署和高效运行的场合。目前,该模型是免费试用的,具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。
AI技术预览纹身去除效果,辅助决策
AI Tattoo Removal是一个利用人工智能技术展示纹身去除效果的先进工具。它提供了多种可视化选项和用户友好的界面,适用于考虑纹身去除的个人和专业纹身去除专家。该平台使用尖端的机器学习算法分析并展示纹身去除进度,用户可以查看不同的去除阶段、结果和治疗方案,以更好地理解去除过程。产品的主要优点包括即时可视化、个性化体验和免费的基础功能,同时提供高级功能订阅服务。
AI云平台,为所有人服务
Kalavai是一个AI云平台,旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术,使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性,用户无需深入了解复杂的AI技术,即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示,它支持多种语言和框架,适合不同层次的开发者使用。目前,Kalavai提供免费试用,具体价格和定位需要进一步了解。
潮汐 AI 提供即时答案和创意灵感。
潮汐 AI 是一个基于大型语言模型的聊天平台,旨在为用户提供高效的问答服务。它的主要优点包括快速响应、丰富的知识库和用户友好的界面。该产品适合需要快速获取信息和灵感的用户,定位于教育和生产力领域。
AI模型部署和推理优化的专家
Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司,提供领先的企业级推理解决方案,以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型(LLMs),帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识,以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术,如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面,Neural Magic提供了免费试用和付费服务,旨在帮助企业降低成本、提高效率,并保持数据隐私和安全。
Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,编码能力与GPT-4o相当。此外,Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Hugging Face上由Qwen提供的编程工具集合
Qwen2.5 Coder Artifacts是一个托管在Hugging Face平台上的编程工具集合,代表了人工智能在编程领域的应用。这个产品集合利用最新的机器学习技术,帮助开发者提高编码效率,优化代码质量。产品背景信息显示,它是由Qwen创建并维护的,旨在为开发者提供一个强大的编程辅助工具。产品是免费的,定位于提高开发者的生产力。
AI研究与趋势分析平台
Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构,旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具,推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任,为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。
AI数学极限测试基准
FrontierMath是一个数学基准测试平台,旨在测试人工智能在解决复杂数学问题上的能力极限。它由超过60位数学家共同创建,覆盖了从代数几何到Zermelo-Fraenkel集合论的现代数学全谱。FrontierMath的每个问题都要求专家数学家投入数小时的工作,即使是最先进的AI系统,如GPT-4和Gemini,也仅能解决不到2%的问题。这个平台提供了一个真正的评估环境,所有问题都是新的且未发表的,消除了现有基准测试中普遍存在的数据污染问题。
华盛顿邮报的AI问答产品
Ask The Post AI是华盛顿邮报推出的一款基于人工智能的产品,它允许读者就自2016年以来发布的所有报道提出问题。该产品利用生成式AI技术和对话格式,依托华盛顿邮报长期以来基于事实、深入报道的新闻传统,以新的方式取悦并通知读者。Ask The Post AI通过机器学习团队对Climate Answers工具的数据进行提炼,优化了如何检索和匹配自2016年以来新闻室发布的所有报道中与用户查询相关的相关文章。
快速创建个性化纹身设计
AI Tattoo Generator是一个利用人工智能技术帮助用户快速创建个性化纹身设计的在线平台。该平台使用先进的机器学习算法,根据用户输入生成具有各种风格的现实感纹身概念图,确保用户的想法以视觉上引人入胜的方式呈现。它不仅能够提供即时的设计结果,还能让用户根据自己的偏好进一步定制和细化设计,满足个性化需求。
下一代AI作业助手,免费获取作业答案
AI Homeworkify是一个基于人工智能的在线问答平台,旨在帮助学生通过提供详细的答案和解题步骤来学习和理解各种学术问题。该平台不涉及版权侵犯,注重教育平等,提供免费、即时的作业帮助,支持多种学科和语言。AI Homeworkify的主要优点包括完全免费、无需注册、即时答案、全天候服务、多设备兼容、隐私保护和逐步解决方案。产品背景信息显示,AI Homeworkify致力于通过技术手段减少教育不平等,为全球学生提供免费的优质学习辅助服务。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
一个实验性的文本到语音模型
OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术,将文本转换为自然听起来的语音,这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发,提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持,并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。
生成任何3D和4D场景的先进框架
GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架,它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据,GenXD首先提出了一个数据策划流程,从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程,GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集:CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据,GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块,这些模块分离相机和物体运动,无缝地从3D和4D数据中学习。此外,GenXD还采用了掩码潜在条件,以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估,展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。
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