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【新智元导读】当前的视觉模型哪个更好?Meta团队最新一波研究来了。如何根据特定需求选择视觉模型?ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型,在ImageNet之外的指标上如何相互比较?来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究,在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。-CLIP模型具有较高的形状偏差,与其ImageNet精度相比,分类错误较少。
苹果公司的研究者通过自回归图像模型验证了视觉模型“参数越多性能越强”的规律,进一步证明随着容量或预训练数据量的增加,模型能不断提升性能。AIM能有效利用大量未经整理的图像数据,训练方法和稳定性与最近的大型语言模型类似。对未来图像模型性能提升和优化提供了新的研究方向和思路。
GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下,出现了一系列性能优异的开源视觉模型。LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库,不允许商用,但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构,超越了当前的LLaVA方法,具备商用能力。
最近,在Pytorch发布会上,发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch,实现在移动端设备上大范围地部署AI工具,并推出最新版本Pytorch2.1,推理速度大幅提升。在刚刚召开的PyTorch大会上,PyTorch发布了一大波更新,把深度学习从业者们高兴坏了!正式推出ExecuTorch。下面是最新稳定版本和更新的列表。
Roboflow推理服务器是一个易于使用的、面向生产环境的推理服务器,支持多种流行的计算机视觉模型架构和微调后的模型部署。它可以在各种设备和环境上部署,无需机器学习的先验知识。它是一个部署和管理视觉AI模型非常方便的工具。
如果你只需要训练一个线性层,就能拿将纯视觉模型转变为具备语言理解能力的视觉语言模型,结果会怎样?有研究人员想到了这个办法。研究人员通过使用没有文本监督训练的现成视觉编码器来将文本映射到概念向量,以便直接比较单词和图像的表示。他们的简单方法在92%的测试中都取得了成功。
第七届数字中国建设峰会•智算云生态大会近日在福州盛大举办。在此次以"国云注智 聚力向新"为主题的2024智算云生态大会上,中国电信联合客户和生态合作伙伴们分享、展示了行业“AI+”技术创新的实践和成果,聚数生智,以智算新生态支撑高质量发展。把握数字中国新机遇,抢占未来发展制高点,在5月24日的“智算云生态大会•行业AI+论坛”上,中国电信携手依图科技,�
AI界近日迎来了一项重大突破,一款名为Llama3-V的全新开源视觉大语言模型正式亮相。Llama3-V基于Llama38B和siglip-so400m构建,被业界誉为最先进的视觉大语言模型之一。让我们共同期待Llama3-V在未来AI应用中的精彩表现。
AI界掀起了一股新风潮,一款名为Llama3-V的全新开源视觉大语言模型横空出世!这款模型基于Llama38B和siglip-so400m,被称为最先进的视觉大语言模型之一。Llama3-V的推出无疑将为AI领域带来一股新的风向,让我们拭目以待,看这款模型能为人工智能领域带来怎样的突破与创新!
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、李彦宏:百度搜索已有11%结果由AI生成在百度2024年第一季度财报电话会上,百度创始人李彦宏深入探讨了公司的业务表现和未来发展方向,强调人工智能技术对用户体验的推动�
谷歌推出了一款名为PaliGemma的开源视觉语言模型,该模型结合了图像处理和语言理解的能力,旨在支持多种视觉语言任务,如图像和短视频字幕生成、视觉问答、图像文本理解、物体检测、文件图表解读以及图像分割等。PaliGemma的关键特点:多任务支持:PaliGemma能够处理多种视觉语言相关的任务,提供广泛的应用场景。开源的特性意味着PaliGemma可以被社区广泛地使用、改进和集成到各种产品和服务中。
LLaVA项目通过扩展现有的LLaVA模型,成功地为Phi-3和Llama-3模型赋予了视觉能力。这一改进标志着AI在多模态交互领域的进一步发展。LLaVA的推出,预示着未来AI模型将更加智能和灵活,能够更好地服务于需要视觉与文本结合理解的复杂场景。
视觉语言模型屡屡出现新突破,但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。字节提出新基础模型——ViTamin,专为视觉语言时代设计。更多大模型算法相关岗位开放中。
HuggingFace首次发布了其Idefics视觉语言模型,该模型于2023年首次亮相,采用了最初由DeepMind开发的技术。Idefics迎来了升级,新版本Idefics2拥有更小的参数规模、开放许可证以及改进的光学字符识别能力。Idefics2的发布是AI繁荣持续推出的许多多模态模型之一,包括Reka的新Core模型、xAI的Grok-1.5V和Google的Imagen2。
中国香港中文大学和SmartMore的研究人员推出了一种名为Mini-Gemini的新颖框架,通过增强多模态输入处理来推动VLMs的发展。Mini-Gemini采用了双编码器系统和一种新颖的补丁信息挖掘技术,结合一个特别策划的高质量数据集,使其能够有效处理高分辨率图像并生成内容丰富的视觉和文本内容,从使其脱颖出。正如研究人员所承认的那样,Mini-Gemini在视觉理解和推理能力方面仍有改进�
还记得黑客帝国经典的子弹时间吗?IDEA研究院最新检测模型T-Rex2,可以齐刷刷给全部识别出来~面对难倒一众大模型「吉娃娃or松饼」的难题,它只需被投喂一张吉娃娃的照片,就能瞬间迎刃解。也是同样的团队,推出了基于视觉提示的检测模型T-Rex。T-Rex2让通用物体检测又迈出了新的一步。
大型视觉语言模型在需要文本和图像理解的任务中表现出色。特别是在区域级任务,如引用表达理解中,经过图像文本理解和推理的发展之后,这一进展变得明显。该模型在定量和定性目标计数方面均优于专家模型,证明了其在感知和理解方面的优越性。
LeCun在「视觉世界模型」论文中详细介绍了世界模型在AI学习物理世界中的关键作用。世界模型相比自回归学习范式能更好地理解世界,掌握物理世界的关键。LeCun的「视觉世界模型」论文有望成为AI学习物理世界的关键里程碑。
VSP-LLM是一个结合视觉语音处理与大型语言模型的框架,旨在通过LLMs的强大能力最大化上下文建模能力。VSP-LLM设计用于执行视觉语音识别和翻译的多任务,通过自监督视觉语音模型将输入视频映射到LLM的输入潜在空间。该框架通过提出一种新颖的去重方法和低秩适配器,可以高效地进行训练。
YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本。它能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。利用YOLOv8分析医学影像,帮助医生进行疾病诊断。
划重点:⭐️GoogleAI团队提出了ScreenAI,这是一个视觉语言模型,可以全面理解UI和信息图。⭐️ScreenAI在多个任务上表现出色,包括图形问答,元素注释,摘要生成等。通过利用这些组件的共同视觉语言和复杂设计,ScreenAI为理解数字内容提供了全面的方法。
谷歌最新研究提出SpatialVLM,旨在解决视觉语言模型缺乏空间推理能力的问题。视觉语言模型在理解目标在三维空间中位置或关系时存在困难,研究者通过借鉴人类空间推理能力的思路,提出了这一新方法。这一研究成果有望推动视觉语言模型在未来的发展方向上取得更大突破,为人工智能领域带来新的进步。
谷歌最新论文揭示的SpatialVLM,是一种具备空间推理能力的视觉语言模型,旨在解决当前视觉语言模型在空间推理方面的困难。视觉语言模型在图像描述、视觉问答等任务上取得显著进展,但在理解目标在三维空间中的位置或空间关系方面仍存在难题。这一研究为视觉语言模型的空间推理能力提供了新的思路,为未来在机器人、图像识别等领域的发展带来了新的可能性。
美图宣布以总价3964.05万美元收购站酷,交易结构中,1778.4万美元将以配发及发行52,992,166股代价股份支付,余额2185.6万美元将以现金支付。站酷成立于2006年,汇聚了来自全球300多个城市的设计师、摄影师、插画师等视觉创意从业者,注册用户数量近1700万。此次收购还有助于美图在专业设计领域扩展业务,加强在版权和共创等方面的服务能力。
InternLM-XComposer2是一款领先的视觉语言模型,专注于自由形式文本图像合成与理解。该模型不仅能理解传统的视觉语言能从各种输入构建交织的文本图像内容,实现高度可定制的内容创作。InternLM-XComposer2的产品特色自由形式文本图像合成文本图像理解多模态内容创作为了获取更多详细信息并开始您的文本图像合成之旅,请访问InternLM-XComposer2官方网站。
Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。这一创新产品支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,且在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。想要深入了解Qwen-VL及其强大功能,请访问Qwen-VL网站。
在过去的一年里,大型视觉语言模型已经成为人工智能研究的一个突出焦点。当以不同方式启动时,这些模型在各种下游任务中表现出色。研究人员计划公开发布代码,供研究社区进一步探索和采用。
MIT计算机科学与人工智能实验室的研究人员进行了一项有趣的研究,通过评估语言模型的视觉能力,揭示了纯文本模型训练视觉概念表征的新可能性。他们使用代码非图像进行渲染和表示,成功地教会语言模型生成和理解复杂的视觉概念。这为未来发展更强大的纯文本模型提供了启示,有望推动语言模型在视觉领域的更广泛应用。
Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具备强大的视觉理解和多模态推理能力。采用Transformer结构,以7B参数规模进行预训练,支持448x448分辨率,能够端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。AIbase拥有一个全面的国内外AI产品数据库,涵盖了超过7000个出色的人工智能网站和产品,覆盖了40多个不同的领域。
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。