纽约大学的研究人员提出了一种通过隐扩散模型保留不同年龄身份特征的方法，并且只需要少样本训练，即可直观地用「文本提示」来控制模型输出。
一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。
Log10 AI 是一款开创性的工具，通过先进的 AI 技术提升大型语言模型的性能，专注于优化模型的准确性和可靠性，特别适用于 AI 开发者和企业。
从零开始构建自己的大型语言模型，提供详细教程和代码实现，覆盖编码、预训练和微调过程，适用于对自然语言处理和人工智能领域感兴趣的开发者和研究者
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