Telegram Web Link
این فقط نفر ۴ امش باقی مونده
🌟 🌟 OuteTTS-0.2-500M

# Install from PyPI
pip install outetts

# Interface Usage
import outetts

# Configure the model
model_config = outetts.HFModelConfig_v1(
model_path="OuteAI/OuteTTS-0.2-500M",
language="en", # Supported languages in v0.2: en, zh, ja, ko
)

# Initialize the interface
interface = outetts.InterfaceHF(model_version="0.2", cfg=model_config)

# Optional: Create a speaker profile (use a 10-15 second audio clip)
speaker = interface.create_speaker(
audio_path="path/to/audio/file",
transcript="Transcription of the audio file."
)

# Optional: Load speaker from default presets
interface.print_default_speakers()
speaker = interface.load_default_speaker(name="male_1")

output = interface.generate(
text="%Prompt Text%%.",
temperature=0.1,
repetition_penalty=1.1,
max_length=4096,

# Optional: Use a speaker profile
speaker=speaker,
)

# Save the synthesized speech to a file
output.save("output.wav")






🟡Demo

🖥GitHub


@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌟 LLaVA-CoT: VLM с


🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub


@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Are They the Same? Exploring Visual Correspondence Shortcomings of Multimodal LLMs

🖥 Github: https://github.com/zhouyiks/CoLVA/tree/main

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2501.04670v1.pdf

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k

@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📃 Bioinformatics perspectives on transcriptomics: A comprehensive review of bulk and single-cell RNA sequencing analyses



📎 Study the paper


@Machine_learn
📄 Application of Artificial Intelligence In Drug-target Interactions Prediction: A Review

📗 Journal: npj Biomedical Innovations
🗓Publish year: 2025


📎 Study the paper



@Machine_learn
Mathematicians and physicists alike will jump on this Representation theory primer by Etingof, Hensel, Golberg++

📕 Paper


@Machine_learn
📃Understanding When and Why Graph Attention Mechanisms Work via Node Classification


📎 Study the paper

@Machine_learn
Forwarded from Papers
با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد.
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی
میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.

Project Title:
MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining

Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec

Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Impact factor: 20.8

۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:

🔹 2- 600$
🔺 3- 500$
💠 4- 400$
🔺 5- 300$
🔹 6- 200$
🔸 7- 200$
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
@Raminmousa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Continual Forgetting for Pre-trained Vision Models (CVPR2024)

🖥 Github: https://github.com/bjzhb666/GS-LoRA

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2501.09705v1

🧠 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

@Machine_learn
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
LatentSync: Audio Conditioned Latent Diffusion Models for Lip Sync

Paper: https://arxiv.org/pdf/2412.09262v1.pdf

Code: https://github.com/bytedance/LatentSync

@Machine_learn
Mathematics of Backpropagation Through Time.

📕 Paper


@Machine_learn
با عرض سلام پروژه جدیدمون شروع شد.
هدف اصلی این پروژه اموزش یک مدل پیشنهاد دهنده ی مدل برای مسائله طبقه بندی تصاویر پزشکی
میباشد که از اموزش مجدد مدل ها جلوگیری میکند. این مسائله با جنبه جلوگیری از مصرف انرژی اموزشی و زمان اموزش مدل ها ارائه می شود. برای این منظور ۵۰۰۰ مقاله در این زمینه جمع اوری شده است. جزئیات بیشتر در لینک گیت قرار دارد.

Project Title:
MedRec: Medical recommender system for image classification without retraining

Github: https://github.com/Ramin1Mousa/MedicalRec

Journal: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Impact factor: 20.8

۷ نفر دیگر امکان اضافه شدن به این پروژه رو دارند. هر شخص نیاز هست که حدودا داده های ۴۰۰ مقاله رو بررسی کند. زمان تقریبی هر مقاله ۵-۱۰ دقیقه می باشد. هزینه مشارکت در مقاله:

🔹 2- 600$
🔺 3- 500$
💠 4- 400$
🔺 5- 300$
🔹 6- 200$
🔸 7- 200$
جهت مشارکت می تونید به ایدی بنده پیام بدین.
تنها نفرات ۴ و ۵ باقی مانده....!

@Raminmousa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Foundations of Large Language Models (1).pdf
1.9 MB
Foundations of Large Language Models

📝 Table of Contents:
● Pre-training
● Generative Models
● Prompting
● Alignment

Tong Xiao and Jingbo Zhu
January 17, 2025

📃 Download from arXiv.

@Machine_learn
2025/02/23 23:22:24
Back to Top
HTML Embed Code: