IPaapter团队推IP-Adapter-FaceID模型 大幅提高人脸识别精准度
IPaapter团队最新推出了IP-Adapter-FaceID模型,这个模型的推出激起了旧模型在从图片人像中提取相似度方面取得了显着的提高。一张照片还原出的人脸可以更精准了。IPaapter团队的努力和创新精神为人脸识别技术的发展注入了新的活力,相信IP-Adapter-FaceID模型的推出将为相关领域带来积极的影响,帮助人们更好地利用人脸识别技术。
田渊栋团队最新论文解决大模型部署难题 推理系统吞吐量提高近30倍!
田渊栋团队最新发表的论文解决了大型语言模型在实际部署中遇到的内存和输入长度限制的问题,将推理系统的吞吐量提高了近30倍。论文提出了一种实现KV缓存的新方法,通过识别和保留重要的tokens,显著减少了内存占用,并在长输入序列的任务中表现良好。这一成果在NeurIPS23上将进行展示,对于大型语言模型的部署和应用具有重要的意义。