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蚂蚁数科2项研究成果分别入选“欧洲计算机视觉会议”和“国际机器学习大会”,可实现无需人工打标数据的情况下,通过自监督学习、强化学习等方法训练模型输出可信结果。两项成果将被应用于视频版权保护和智能问答领域。自监督学习在为模型训练降本提效的同时,具备更好的知识泛化能力和持续学习能力,研究对推动AI发展有着深远意义。
【新智元导读】LeCun的世界模型终于来了,可谓是众望所归。既然大模型已经学会了理解世界、像人一样推理,是不是AGI也不远了?长久以来,LeCun理想中的AI,一直是通往人类水平的AI,为此他提出了「世界模型」的构想。我的大脑只能看懂论文的10%,但如果I-JEPA真的能创建图3中的目标图像,那就太神奇了,最重要的是:它和AI生成的MMORPG是相关的!这个项目即将开源,网友也对Met
无需文字标签,完全自监督的Meta视觉大模型来了!小扎亲自官宣,发布即收获大量关注度——在语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务中,这个名叫DINOv2的视觉大模型均取得了非常不错的效果。甚至有超过当前最好的开源视觉模型OpenCLIP之势。官网上给出的图片效果还是挺不错的,输入铁塔照片,可以生成不少含铁塔的相似艺术图片:这里我们也试了试,输入一张华强买瓜,给出来的艺术图片大多数与西瓜有关:那么,这样的自监督视觉大模型可以用在哪里?从Meta给出的视频来看,目前有一些比较环保的用途,例如用于估计全球各地的树木高度:除此之外,如同扎克伯格所说,DINOv2还能被用于改善医学成像、粮食作物生长等。
Facebook 今日宣布了与 Inria 合作开发的 DINO 算法,特点是无需对数据进行标记,就能够对 transformers 机器学习模型进行训练。具体说来是,作为计算机视觉领域中最困难的挑战之一,其需要人工智能对图像中的内容进行理解。但 Facebook 介绍的这个新模型,能够在不指定特定目标的情况下,发现和分割图像 / 视频中的对象。FB DINO 系统能够以无监督的方式细分图像传统上的细分(Segmentation)操作是在监督学习的情况下执行的,且?
在成年人的世界里,的确没有容易二字。越来越多的职场人士,为了提升自身的价值,利用业余时间报读职培班、考证班,只为了让自己手头尽可能拥有更多的职业技能证书,期待有朝一日能有用武之地。
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