CMU’s DensePose From WiFi: An Affordable, Accessible and Secure Approach to Human Sensing
RESEARCH
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Reversible Architectures Enable Arbitrarily Deep Residual Neural Networks
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#TenstorrentTop10: each week Tenstorrent will be highlighting a paper that has inspired our product development. This week: Reversible Architectures for Arbitrarily Deep Residual Neural Networks. #NeuralNetworks #research #tenstorrent https://
tenstorrent.com/research/tenst
orrent-top-10-reversible-architectures-for-arbitrarily-deep-residual-neural-networks/
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Karpathy’s video: building GPT, a Transformer tutorial from scratch
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Great new video from @karpathy
: "Let's build GPT", a tutorial on coding a Transformer model from scratch: -
Memorization vs Learning Distribution in AI Models
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La diferencia entre lo que dicen "reconstruir una copia de los datos de entrenamiento" y "aprender la distribución de los datos" es tanta como hay entre un denoisser autoencoder y una VAE. Y también podría ser la diferencia entre plagio o no, que no es poca.
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Exploring prompt optimization and minimization techniques
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There’s an optimization aspect I haven’t investigated fully. Would be curious to come up with a prompt minimizer that could process the natural language version down into its smallest identical prompt
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AI Accelerates Scientific Discovery: DeepMind AlphaTensor Revolution
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¡NUEVO VÍDEO! IA + CIENCIA = ¡Explosión de Inteligencia! La verdadera revolución de la IA se vivirá cuando empecemos a ver cómo se usa para acelerar los descubrimientos científicos… Y DeepMind lo sabe. ¿Conocéis a AlphaTensor? LINK: https://
youtu.be/7V4E_GK1dt8 -
Stability AI Training Data Usage Raises Ethical Legal Questions
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De esta imagen, cada cruz es una imagen y de ella la IA puede aprender la distribución (el espacio azul) donde parece razonable que habite una cruz como la azul (que es la imagen nueva). Veo legítimo que se discuta lo que tú dices: "hey, nadie la ha dado permiso a Stability a…
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AI and Science: New Video Combining Artificial Intelligence with Scientific Research
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Dicho esto, si tú también estás harto de tanta IA de generación de imágenes y otras discusiones… Eh ¡Acabo de publicar un nuevo vídeo! IA + CIENCIA: un combo que a todo el mundo gusta.
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Research paper on computer vision and deep learning models
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Pues quien tenga idea de "coches" que se manche las manos y se lea al paper. Ahí no hay dudas. https://
arxiv.org/pdf/1503.03585
.pdf
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Diffusion Models: Learning Distributions for Image Generation
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Los modelos de difusión operan perturbando LA DISTRIBUCIÓN para luego aprenderla. Y cuando aprende esa distribución, de ella pueden sacar imágenes totalmente nuevas. Esa es la base de cualquier modelo que se haga llamar "generativo". Y eso es lo que muestra la figura del espiral