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谷歌AI研究团队与加州大学圣迭戈分校的研究人员合作,提出了一种名为PixelLLM的智能模型,旨在解决大型语言模型在细粒度定位和视觉-语言对齐方面的挑战。这一模型的提出受到了人类自然行为的启发,尤其是婴儿描述其视觉环境的方式,包括手势、指向和命名。这一研究成果标志着在大型语言模型领域取得的一项重要进展,为实现更精确的视觉-语言对齐和定位打开了新的�
MoMask是一个创新的3D人体运动生成模型,其核心思想是通过层级量化方案表示人体动作,包括基础层和逐层的残差标记。在模型结构上,引入了MaskedTransformer和ResidualTransformer,分别用于预测基础层的掩码动作标记和逐渐预测更高层次的标记。其在重建、生成和比较方面的实验证明了其在3D人体动作建模领域的卓越性能。
字节大模型,BuboGPT来了。支持文本、图像、音频三种模态,做到细粒度的多模态联合理解。再来一张图片,并带有一段音频,BuboGPT也正确匹配了声音来源:Audio-8-bicycle_bell,量子位,22秒当然,它也会出现识别不成功,表述错误的情况,比如说下面这张图中并没有人,音频也只是钟声,但它的描述和图片似乎并不搭边。
据外媒报道,在iOS15中,苹果对照片回忆(Photos Memories)中的人物和地点引入了更细粒度的控制,它能让用户可以调整在?照片?应用和?照片小部件中随机出现的人。当在?照片?的“为你推荐(For You)”部分查看一段回忆时,用户已经能够选择“建议更少像这样的回忆(Suggest Fewer Memories Like This)”或从照片建议中完全删除一张照片,但现在则还可以选择更少地突出一个特定的人。在查看?照片应用的“为你推荐”部分时,用户可以?
近日,计算机视觉A类顶级会议CVPR 2020 开幕在即, 由Kaggle承办的FGVC(Fine-Grained Visual Categorization,细粒度图像分类)全球挑战赛结果揭晓,支付宝天筭安全实验室夺冠,超越全球1316支顶尖计算机视觉团队。Kaggle是全球最大机器学习平台。
近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑战赛公布了最终结果,深兰科技DeepBlueAI团队荣获冠军。据介绍,国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术,是世界顶级的计算机视觉会议之一。每年被收录的论文均来自计算机视觉领域顶级团队,代表着国际最前沿的科研技术,并指引着计算机视觉领域未来的研究方向。今年此次挑战赛共有来自全球
BSChecker:细粒度大模型幻觉检测工具与基准测试排行榜大模型长期以来一直存在一个致命的问题,即生成幻觉。由于数据集的复杂性,难免会包含过时和错误的信息,这使得输出质量面临着极大的挑战。对于BSChecker来说,引入一个关于有益性的评估标准可能很重要。
比Meta“分割一切”的SAM更全能的图像分割AI,来了!模型名为Semantic-SAM,顾名思义,在完全复现SAM分割效果的基础上,这个AI还具有两大特点:语义感知:模型能够给分割出的实体提供语义标签粒度丰富:模型能够分割从物体到部件的不同粒度级别的实体用作者自己的话说:论文来自香港科技大学、微软研究院、IDEA研究院、香港大学、威斯康星大学麦迪逊分校和清华大学等研究单位。
触觉反馈技术能够让我们更好的体验虚拟现实,让虚拟现实的内容更加真实,目前已经研发出来的触觉反馈手套已经有不少了,偏重点业各有不同。 日本开发商Exiii在研发一款叫做EXOS的支持触觉反馈的VR手套,采用力反馈来实现沉浸式坏境内的物理感知——对你的动作提供反作用力,让你真实地感受到虚拟物体。相信一些读者还记得之前报道的来自Dexta Robotic的Dexmo触觉反馈解决方案。相比而言,EXOS的愿景可能并没有那么宏伟,但确实是?
百度搜索引擎的目的就是在满足绝大部分用户的需求下提供最精确最丰富的搜索结果,对于搜索引擎而言,用户停留时间越短,越说明搜索引擎的高效性和准确性,不管是百度的轻应用、知心搜索,还是谷歌的语义搜索、蜂鸟算法,或是360的我的搜索,都是为了能够帮助人们更方便的找到所求。
对搜索引擎而言,文本切分是最基础也是最重要的自然语言问题之一。今天,我们就来谈谈文本切分粒度与搜索引擎的关系。
在上一篇文章中 ,我说到:强硬的把CSS和HTML塞到PHP里面可以防止代码太枯燥(DRY)并最终导致代码臃肿,因为的CSS和HTML需要比PHP更细致的对象结构。事实上,PHP的模板不是天生合适的,因为每个模板包含了许多不同的HTML,以及以不同的方式相结合的CSS对象。