HeurAgenix:一个创新的两阶段LLM驱动超启发式框架 | #框架
它通过让LLM从对比解中学习进化策略来自动改进启发式算法,并结合LLM引导和测试时扩展技术自适应地选择当前最优启发式进行问题求解,同时通过新的双奖励机制有效解决了轻量级选择器在噪声监督下的微调难题,显著提升了组合优化问题的求解性能和自动化水平。
它通过让LLM从对比解中学习进化策略来自动改进启发式算法,并结合LLM引导和测试时扩展技术自适应地选择当前最优启发式进行问题求解,同时通过新的双奖励机制有效解决了轻量级选择器在噪声监督下的微调难题,显著提升了组合优化问题的求解性能和自动化水平。
OML-1.0-Fingerprinting:为AI模型提供独特的“指纹”保护,防止未经授权的使用
通过微调生成秘密指纹,确保模型所有权可验证;支持多种指纹生成策略,灵活适应不同需求;优化多GPU训练,大幅提升指纹嵌入效率
通过微调生成秘密指纹,确保模型所有权可验证;支持多种指纹生成策略,灵活适应不同需求;优化多GPU训练,大幅提升指纹嵌入效率
matplot2tikz:将Python的matplotlib图表无缝转换为LaTeX兼容的TikZ/PGFPlots格式。
输出格式为PGFPlots,保留更多图表信息,易于理解和编辑;支持多种图表类型,包括2D图表和部分3D图表;提供方便的清理功能,优化导出文件的大小和质量
输出格式为PGFPlots,保留更多图表信息,易于理解和编辑;支持多种图表类型,包括2D图表和部分3D图表;提供方便的清理功能,优化导出文件的大小和质量
一个强大的知识图谱生成工具,能从文本中提取实体和关系,并生成可交互的图形。
支持文本上传和直接输入两种方式;使用OpenAI的GPT-4o模型,精准提取实体关系;生成的图谱可交互,支持拖拽、缩放和过滤
knowledge-graph-llms | #工具
支持文本上传和直接输入两种方式;使用OpenAI的GPT-4o模型,精准提取实体关系;生成的图谱可交互,支持拖拽、缩放和过滤
knowledge-graph-llms | #工具
Awesome-Personalized-Video-Creation:个性化视频生成与编辑的资源库。它为研究人员和开发者提供了一个集中化的平台,用于追踪和整理个性化视频生成和编辑领域的最新进展。
涵盖多种关键技术和模型,如多模态控制、可控视频生成和基础视频生成模型;提供丰富的数据集和评估基准,助力研究和开发;收录了大量前沿论文和开源代码,方便学习和应用
涵盖多种关键技术和模型,如多模态控制、可控视频生成和基础视频生成模型;提供丰富的数据集和评估基准,助力研究和开发;收录了大量前沿论文和开源代码,方便学习和应用
👍2❤1