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在过去一年我们与众多品牌商家的沟通中,品牌社区打造成为提及最多的需求,围绕着用户思维这一核心,如何构建更具粘性和活跃度的品牌社区,成为新的命题。在这一背景下,2024年2月28日,腾讯智慧零售、零一数科及运营深度精选联合举办了【第五届品牌社区案例展】并圆满落幕。如果本文内容对你有所帮助,也欢迎转发分享,感谢支持!最后,感谢各位与会嘉宾对本次大会的支持,感谢各位行业讲师的精彩分享,感谢本场活动的赞助商:中国新锐茶品牌·一念草木中、静亨悦肤之美·岚至、运营人的宝藏·每日运营案例库的大力支持。
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SegMoE是一种无需训练就可以混合多个SD模型组成一个新的模型,类似LLM的MoE模型。他们提供了三个已经混合好的模型,分别由2个SDXL、4个SDXL和4个SD1.5模型组成。尽管SegMoE提供了一种新颖的模型混合方法,但仍然需要进一步的改进来提高其性能和效果。
AI技术在视频领域的应用一直备受关注,通过AI快速检测视频中的高光片段,可以实现观众直接空降到精彩时刻,主播也可以复盘自己的表现。针对视频领域增量学习的困境,字节跳动联合中科院自动化研究所标注了用于域增量学习的美食视频数据集LiveFood,并提出了基于原型学习的解决方案。该方法取得了良好的高光检测性能,并对视频领域增量学习问题有重要意义,为AI技术
只需一句话描述,就能在一大段视频中定位到对应片段!比如描述“一个人一边下楼梯一边喝水”,通过视频画面和脚步声的匹配,新方法一下子就能揪出对应起止时间戳:就连“大笑”这种语义难理解型的,也能准确定位:方法名为自适应双分支促进网络,由清华大学研究团队提出。ADPN是用来完成一个叫做视频片段定位的视觉-语言跨模态任务,也就是根据查询文本从视频中定位
清华大学团队提出了O²-Recon方法,利用2D扩散模型补全图像中被遮挡的物体,然后通过神经隐式表面场重建完整的三维物体。在现有方法的基础上,O²-Recon能够更准确地重建三维结构,并支持大角度的旋转和平移,具有广泛的应用前景。该方法的提出为物体级别的三维表面重建技术带来了新的突破,有望在AR/VR/MR以及机器人等领域得到广泛应用。
人工智能公司Anthropic最近发布了一项方法,旨在通过提示工程减少公司使用的大型语言模型输出中的歧视。该公司在一份文件中详细介绍了一种评估方法,指导公司如何通过优化提示降低模型输出的歧视性。Claude被指示避免“说教,烦人或过度反应”。
走进哈罗小学课堂,你会看到小朋友是这样的!热爱阅读对英语口语表达超有自信英语写作生动有逻辑在哈罗海口,我们热衷于引导学生爱上阅读,在稳步提升阅读和拼读能力的基础上,本学年的教学重点更侧重于读写能力的提升。不管是RWI教学法是T4W教学法,都是帮助学生从根源上、从思维上深入学习语言背后的思维,乃至用双语向别人表达自己的想法,说出自己的故事。
采用创新技术激发创新、推动数字化转型、实现降本增效已成为企业共识。但入局时缺乏明晰的数字化转型顶层规划,或因过于关注技术本身忽视了与业务需求的紧密结合,导致许多企业在技术上投资巨大却并未实现预期效果。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是IBM业务发展的基石。
OpenAI董事会突然解雇了该公司的首席执行官,这引发了人们的猜测:董事会成员对人工智能突飞猛进的发展速度以及过快寻求技术商业化可能带来的风险感到震惊。RobustIntelligence是一家成立于2020年的初创公司,与耶鲁大学的研究者合作,开发了一种探测大型语言模型的系统性方法,包括OpenAI的GPT-4。他说:「我们需要确保设计使用LLMs的系统时,越狱不能让恶意用户访问他们不应该访问的内容。
DeepMind的最新研究在语言模型训练领域取得突破,提出了分布式低通信方法。这一方法采用分布式优化算法,使得语言模型可以在连接性较差的设备集群上训练,不仅性能超越完全同步模型通信开销降低了500倍。这一创新性的方法不仅克服了基础设施挑战展示出卓越的性能和适应性,标志着语言模型优化领域的重大进展。
3D生成是AI视觉领域的研究热点之一。来自Adobe研究院和斯坦福大学等机构的研究者利用基于transformer的3D大型重建模型来对多视图扩散进行去噪,并提出了一种新颖的3D生成方法DMV3D,实现了新的SOTA结果。更多技术细节和实验结果请查阅原论文。
深度学习技术的崛起显著影响了各个领域,将其影响扩展到不同领域。其中一个显著的应用是利用深度学习技术监测稀有鸟类的鸟鸣。在这项研究中,研究人员使用了全球范围内包括264种不同物种的23,784个野生鸟类录音的数据集。
YouTube正在推出针对AI内容的新规则,包括要求创作者透露他们是否使用了生成式人工智能来制作逼真的视频。YouTube在周二的一篇博客文章中概述了一系列与AI相关的政策更新,表示那些不透露是否使用AI工具制作「改动过的或合成的」视频的创作者将面临处罚,包括被移除内容或被暂停参与该平台收益分享计划。YouTube的音乐合作伙伴,如唱片公司或发行商,将能够要求下架模�
在最新的AI模型和研究领域,一种名为LatentConsistencyModels的新技术正迅速推动文本到图像人工智能的发展。与传统的LatentDiffusionModels相比,LCMs在生成详细且富有创意的图像方面同样出色,但仅需1-4步骤不是数百步骤。与LoRA结合的LCM-LoRA模型则为高效生成高质量、风格特定图像提供了通用解决方案,具有广泛的实际应用潜力,从数字艺术到自动化内容创建都可能迎来颠覆性的革新
一项最新研究揭示了一种新的方法,允许一个大型语言模型被用于越狱另一个,以揭示潜在的安全漏洞。来自宾夕法尼亚大学的研究人员开发了一种名为PromptAutomaticIterativeRefinement的算法,该算法能够自动停止LLMs中的安全漏洞,防止其生成有害内容。通过将提示过程转化为可度量和可评估的问题,开发人员可以创建算法,其中模型的输出被循环用于优化,这将加速LLM领域的发展,可能引领领域中的新的和未预见的进展。
TESTA是一种旨在通过组合相似帧和补丁来加速理解长视频的方法。这种方法的引入成功地降低了计算负荷,并提高了匹配段落到视频以及回答关于长视频的问题的性能。凭借其高效的令牌聚合、预训练模型、提高的计算效率、可扩展性和全面的代码库,TESTA对于致力于在视频分析和理解领域取得卓越成就的研究人员、开发人员和组织来说都是宝贵的资源。
正文:将单张图像重建为三维几何结构一直是计算机图形学和三维计算机视觉领域的基础性任务。这个任务的重要性在于它在虚拟现实、视频游戏、三维内容生成和机器人操作精度等领域都有广泛应用。为了克服这个问题,Wonder3D可以使用更有效的方法来处理额外的视图。
单目三维物体检测是一个内在不确定问题,因为从单一图像中准确预测三维位置是具有挑战性的。现有的单目三维检测知识蒸馏方法通常将激光雷达数据投影到图像平面上,并相应地训练教师网络。该方法采用了基于深度学习的技术,能够在不牺牲准确性的前提下提高检测速度。
这项研究提出了一种创新性的点云表示方法,被称为4K4D,可以实时渲染动态的3D场景,并以前所未有的速度和渲染质量呈现。我们经常观看2D视频这些视频限制了我们选择观看角度的能力。这项研究的成果有望在VR/AR、体育广播和艺术表演捕捉等领域发挥重要作用,为实时渲染高分辨率3D动态场景提供了一种突破性的解决方案。
最新研究指出,文本到视频传播模型在最近取得了显著进展,用户只需提供文本描述,就可以创建逼真或富有想象力的视频。这些基础模型还被调整以生成与特定外观、风格和主题匹配的图像。尽管在学习参考视频中多个主体的运动方面仍有改进空间,但即便存在这些限制,MotionDirector仍有潜力增强视频生成的灵活性,使用户能够制作符合其需求的定制视频。
FlashAttention团队最近推出了一项名为Flash-Decoding的新方法,旨在加速大型Transformer架构的推理过程,特别是在处理长上下文LLM模型时。这项方法已经通过了64k长度的CodeLlama-34B的验证得到了PyTorch官方的认可。这个新方法的推出为深度学习领域带来了更多的创新和性能提升。
卡内基梅隆大学和GoogleDeepMind的研究人员引入了一种突破性的方法,称为"AlignProp"。该方法利用直接反向传播来微调文本到图像扩散模型,解决了将这些模型与所需的奖励功能对齐的挑战。未来的研究方向未来,研究人员可以探索将AlignProp的原则扩展到基于扩散的语言模型,以增强其与人类反馈的一致性。
Omnimatte是迄今为止最有前景的视频抠图方法。它使用单应性建模背景,因此只适用于背景为平面或仅有旋转运动的视频。它也可助力构建沉浸式的虚拟环境。
大型预训练语言模型,如GPT-3,具有出色的能力,可以理解和回答人类提出的问题,协助编码工作等。它们常常生成与人类偏好不同的结果。这是通过允许LLM评估和改进其自身输出来实现的,最终产生更协调和安全的AI生成响应。
生成对抗网络在图像编辑领域得到广泛应用。但是传统GAN架构存在一些局限,如需要大量标注数据、编辑控制粒度较粗等。值得注意的是,EditGAN的高精度编辑可以通过利用编辑向量轻松转移到其他不同的图像。
AmbientDiffusion是一种能够从损坏数据中学习干净分布的创新方法,为科学应用中无法获得未损坏样本的问题提供了解决方案。该框架不仅适用于学习分布可以训练生成模型,避免记忆训练样本。4.可扩展性:支持在标准数据集上进行训练,并能够在所有训练样本中有90%像素丢失的情况下学习分布。
受到大型语言模型的微调的启发,研究人员现在正试图使用强化学习来微调生成AI模型以实现特定目标,例如提高图像的美学质量,从干预这一过程。伯克利人工智能研究中心的研究人员使用强化学习来进一步优化生成式人工智能模型用于改善图像生成的效果。与强化学习中常见的一样,DDPO也表现出奖励过度优化的现象:该模型在某个节点之后破坏所有任务中所有有意义的图像�
增强语言模型最突出的例子是带有Internet浏览器或插件的ChatGPT。得益于这些工具,ChatGPT可以检索当前信息或可靠地解决计算任务。通过这种基于规划的高效工具使用,小型模型可以产生更高质量的结果。
OpenAI于当地时间周三宣布,他们正在采用一种新的方法来训练人工智能模型,以应对人工智能产生的「幻觉」。此项研究的推出正值AI系统产生的错误信息比以往任何时候都更加引发热议,尤其是在生成式AI蓬勃发展的同时,以及2024年美国总统大选临近之际。在人们处于模型直接影响下的情况下,仍然存在着巨大的不透明度,这是人工智能领域任何有意义问责工作面临的一项挑