今天给大家介绍一篇最新的大模型+时间序列预测工作,由康涅狄格大学发表,提出了一种将时间序列在隐空间和NLP大模型对齐,并利用隐空间prompt提升时间序列预测效果的方法。 论文标题:S2IP-LLM: Semantic Space Informed Prompt Learning with LLM for Time Series Forecasting 下载地址:https://arxiv
ChatGPT狂飙160天,世界已经不是之前的样子。 更多资源欢迎关注 自 ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。 近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》
近日,ControlNet的作者推出了一个全新的项目—Omost。Omost是一个将LLM的编码能力转化为图像生成能力的项目。对现有图像模型的提示词理解有着巨大的帮助。通过很短的提示词,就可以生成非常详细并且空间表现很准确的图片。 完美解决新手小白不会写提示词的痛点。现在只需一句超简单的提示词说明意图,Agent就会自己开始“构图”。 这个名字Omost有两层含义: 每次使用 Om
一、IJRR简介 The International Journal of Robotics Research(IJRR)是机器人领域的高水平学术期刊,专注于发布关于机器人技术和相关领域的最新研究成果。IJRR创刊于1982年,是该领域的第一本学术刊物,2022-2023最新影响因子9.2。自其创刊以来,IJRR一直以其卓越的学术质量和广泛的学术影响力在国际学术界内享有良好的声誉。该期刊致力于发
YOLOv9文献速读,本文章使用 GPT 4.0 和 Ai PDF 工具完成。 文章地址:https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf 文章目录 文章简介有哪些相关研究?如何归类?谁是这一课题在领域内值得关注的研究员?论文试图解决什么问题?这是否是一个新的问题?这篇文章要验证一个什么学科假设?论文中提到的解决方案之关键是什么?论文中的实验是如何设计的?