11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
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。
人工智能领域的趋势是采用预训练、可调整表示的方法,为各种应用提供任务不可知的优势。与此趋势相呼应,微软研究推出了Florence-2,这是一款灵活的视觉基础模型,通过统一提示式表示成功应对了计算机视觉中的挑战。如果您喜欢他们的工作,请查看论文,并加入他们的社交媒体群体,获取最新的人工智能研究新闻和有趣的项目。
文章概要:Meta在Apache2.0许可下发布其计算机视觉模型DINOv2,为开发人员和研究人员提供下游任务的更大灵活性。Meta还发布了一系列基于DINOv2的密集预测模型,用于语义图像分割和单目深度估计。DINOv2的开源发布是计算机视觉领域的重要进展。
人工智能领域一直将视觉和语言的无缝整合作为关注焦点,特别是在大型语言模型的出现下,该领域取得了显著进展。对于多模态AGI系统言,发展视觉和视觉语言基础模型仍有待迎头赶上。该研究有助于推动多模态大型模型的发展,潜在地重塑人工智能和机器学习的未来格局。
中国研究人员介绍了一款名为CogVLM的强大开源视觉语言基础模型。该模型在视觉和语言信息的深度整合方面取得了显著的进展,通过引入可训练的视觉专家,在VLM预训练过程中提高了语言模型的视觉理解能力。CogVLM作为一款强大的开源视觉语言基础模型,通过创新的训练方法和深度整合策略,成功提高了视觉理解能力,为跨模态任务的性能提升开辟了新的途径。
研究者表示,CoDi-2标志着在开发全面的多模态基础模型领域取得了重大突破。今年5月,北卡罗来纳大学教堂山分校、微软提出一种可组合扩散模型,让一种模型统一多种模态成为可能。值得注意的是,在所有三个编辑任务中,它在所有指标—对数谱距离、Kullback-Leibler发散和FréchetDis-tance上都取得了最低得分。
今天SemiAnalysis的DylanPatel和GeraldWong发表了一篇题为《GPT-4Architecture,Infrastructure,TrainingDataset,Costs,Vision,MoE》的文章,揭示GPT-4的所有细节。文章中详细介绍了GPT-4的架构、训练和推理的基础设施、参数量、训练数据集、token数、成本、混合专家模型等非常具体的参数和信息。架构肯定会发展到超越当前简化的基于文本的密集和/或MoE模型的阶段。
这节课主要讲解UI视觉设计构图的基本原则。构图就是有限的画面中,将各种元素进行合理地布局和安排,使图形和文字在画面中达到最佳位置,产生最优视觉效果。
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。
ArchetypeAI推出的Newton是一个革命性的人工智能平台,专为理解和推理物理世界设计。与传统的文本和图像分析AI模型不同,Newton结合了实时传感器数据和自然语言处理技术,使用户能够对周围环境提出开放式问题,并据此做出明智的决策。Newton支持与各种传感器结合使用,支持实时或预录数据流。
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�
hi,超懂你的一站式AI智能体平台,又开始了一轮小“更新”!简单对齐一下颗粒度,不仅增加了文档解析、查看历史对话等功能可以创建Agent元宇宙,可以邀请自己的的粉丝,一起群聊了~Agent元宇宙,焕新上线那下面就来一起了解下“Agent元宇宙”。step1:点击创建Agent元宇宙,目前仅支持邀请「关注自己的粉丝」,邀请完成即可开始元宇宙聊天。添加完成后就可以回答知识库内独
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。
NVIDIA在最新的消息中宣布了ProjectGR00T,这是一项为人形机器人提供通用基础模型的项目。该项目的推出旨在推动机器人和具象化人工智能领域的突破。NVIDIA正在为1XTechnologies、AgilityRobotics、Apptronik、BostonDynamics等领先的人形机器人公司构建全面的人工智能平台,以支持不断发展的机器人生态系统。
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。
香港大学发布了OpenGraph,这是一项突破性的成果,成功攻克了图基础模型领域的三大难题。该模型通过巧妙的技术实现了零样本学习,可以适配多种下游任务。OpenGraph的问世填补了图基础模型领域的空白,为通用图模型的发展提供了新的思路和技术支持,具有广泛的应用前景。
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。
蚂蚁集团推出20亿参数多模态遥感基础模型SkySense,这是蚂蚁百灵大模型在多模态领域最新的研发成果,其论文已被世界计算机视觉顶会CVPR2024接收。SkySense在17项测试场景中指标均超过国际同类产品,这也是迄今为止国际上参数规模最大、覆盖任务最全、识别精度最高的多模态遥感基础模型。蚂蚁集团多模态研究成果已应用于支付宝五福节AI大规模互动、蚂蚁医疗数字人等场景�
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。