ru
Feedback
Сегодня родился Бенедикт Киберксюш

Сегодня родился Бенедикт Киберксюш

Открыть в Telegram
254
Подписчики
Нет данных24 часа
Нет данных7 дней
Нет данных30 дней

Загрузка данных...

Облако тегов
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
февр. '24
февраль '24
+6
в 0 каналах
январь '24
+1
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+10
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+6
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+247
в 1 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
16 февраля+1
15 февраля+1
14 февраля0
13 февраля+1
12 февраля0
11 февраля0
10 февраля0
09 февраля0
08 февраля0
07 февраля0
06 февраля+1
05 февраля+2
04 февраля0
03 февраля0
02 февраля0
01 февраля0
Посты канала
Repost from ml4se
Adapters: A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning Adapters is a new open-source library based
+2
Adapters: A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning Adapters is a new open-source library based on the initial version of AdapterHub. It is aimed at unifying parameter-efficient and modular transfer learning. The library integrates 10 diverse adapter methods into a unified interface for easy usage and provides a simple way of leveraging the modularity of adapters by designing composition blocks. GitHub: https://github.com/adapter-hub/adapters

2
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition https://arxiv.org/abs/2311.15599 via @dlinnlp_links
168
3
https://dangeng.github.io/visual_anagrams/
265
4
Q-Transformer (Score: 151+ in 7 hours) Link: https://readhacker.news/s/5V5QY Comments: https://readhacker.news/c/5V5QY
103
5
roboflow/multimodal-maestro Effective prompting for Large Multimodal Models like GPT-4 Vision or LLaVA. 🔥 Language: Python #cross_modal #gpt_4 #gpt_4_vision #instance_segmentation #llava #lmm #multimodality #object_detection #prompt_engineering #segment_anything #vision_language_model #visual_prompting Stars: 367 Issues: 1 Forks: 23 https://github.com/roboflow/multimodal-maestro
110
6
so-vits-svc Очень полноценный гайд о том как делать singing voice conversion. В references куча статей, из которых можно соби
so-vits-svc Очень полноценный гайд о том как делать singing voice conversion. В references куча статей, из которых можно собирать промежуточные фичи (обратите внимание на whisper). А вообще ору с того что анимешники захватывают Speech Tech https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
106
7
https://journals.biologists.com/jcs/article/121/11/1771/30038/The-importance-of-stupidity-in-scientific-research
146
8
https://github.com/MobileTeleSystems/CoolGraph
135
9
A Timeline of the OpenAI Board (Score: 150+ in 6 hours) Link: https://readhacker.news/s/5UgD8 Comments: https://readhacker.news/c/5UgD8
172
10
С генерацией картинок и текстов уже давно всё хорошо и мейнстрим, а музыка с видео пока отставали. Вот теперь Deepmind взялся за музыку: https://deepmind.google/discover/blog/transforming-the-future-of-music-creation/
131
11
Нет текста...
123
12
🔥 Библиотека RAPIDS от NVIDIA cделает Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода. Нужно прописать только это: %load_ext cud
🔥 Библиотека RAPIDS от NVIDIA cделает Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода. Нужно прописать только это: %load_ext cudf.pandas import pandas as pd 🤖 Их библиотека RAPIDS cuDF сама определяет, доступна GPU или CPU, и ускоряет обработку. 💪 Колаб чтоб попробовать: 🥳 Репозиторий либы: @datafeeling
175
13
https://openreview.net/forum?id=ZITOHWeAy7
155
14
https://text-to-audio.github.io
172
15
Towards the Imagenets of ML4EDA https://arxiv.org/abs/2310.10560
153
16
https://openreview.net/forum?id=sPLTQSf6GI
159
17
https://openreview.net/forum?id=liMSqUuVg9
130
18
The Power of the Senses: Generalizable Manipulation from Vision and Touch through Masked Multimodal Learning https://sferrazza.cc/m3l_site/
115
19
https://openreview.net/forum?id=Vota6rFhBQ
144
20
Contrastive Difference Predictive Coding https://chongyi-zheng.github.io/td_infonce/
116