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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。
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�
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。
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。
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。
清华大学智普AI的研究人员开发了一种新的视觉语言模型,名为CogAgent。该模型专门设计用于理解和导航图形用户界面。该模型有可能彻底改变我们与计算机交互的方式。
智谱AI开源了CogAgent,它是一个视觉语言模型,拥有180亿参数规模。该模型在GUI理解和导航方面表现出色,在多个基准测试上取得了SOTA的通用性能。CogAgent还支持OCR相关任务,通过预训练和微调,其能力得到了显著提升。
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�
堪称改变游戏规则的视觉语言模型PaLI-3问世,引得大量科研人员关注。PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型,以更小的体量,更快的推理速度,达到了更强的性能。PaLI-3还未完全开源,但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIPBase、Large和So400M模型。
谷歌最新发布的PaLI-3视觉语言模型在小体量下实现了SOTA性能,引起广泛关注。这款模型以更小的体量和更快的推理速度实现更强大的性能,是谷歌去年推出的多模态大模型PaLI的升级版。这一创新有望影响视觉语言模型的未来发展方向,提供更高效的解决方案。
GoogleResearch和GoogleDeepMind日前发布了名为PaLI-3的新一代视觉语言模型,尽管仅拥有50亿参数,但其性能令人瞩目。与体积大10倍的竞争对手相比,PaLI-3在多模态测试中表现出色,能够回答关于图像的问题、描述视频、识别对象和读取图像上的文本。该研究团队表示,PaLI-3的性能表现,尽管仅有50亿参数,重新激发了对复杂VLM核心组成部分的研究兴趣,并有望推动新一代大规模VLM的发展。
在多模态大模型领域,拼参数赢性能的同时,追求参数更小、速度更快、性能更强是另一条研究路径。在大模型时代,视觉语言模型的参数已经扩展到了数百甚至数千亿,使得性能持续增加。表7和表8评估了模型的公平性、偏差和其他潜在问题。
来自谷歌、CMU的研究发现,语言模型在图像、视频生成领域的性能一直不如扩散模型,主要原因是缺乏有效的视觉表示。通过引入一种名为MAGVIT-v2的视频tokenizer,采用无查找量化和增强功能的设计,研究者成功改进了图像和视频生成的质量,超越了现有技术。通过这一研究,我们可以看到语言模型在视觉生成领域的潜力,以及如何通过创新的设计和改进来实现更好的性能。
百度正在加速训练文心大模型4.0,并计划在10月17日的百度世界大会上发布。这一新版本将是文心大模型3.5的重要升级,重点提升基础模型能力,尤其在逻辑推理、代码和数学等方面取得显著进展。GoogleDeepMind提出DRaFT算法以高效优化扩散模型GoogleDeepMind最新提出的DRaFT算法用于高效优化扩散模型,提高了文本到图像生成等实际应用的效率和性能,成为机器学习领域的有价值工具�
BLIVA是一种视觉语言模型,擅长读取图像中的文本,使其在许多行业的现实场景和应用中发挥作用。加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了BLIVA,这是一种视觉语言模型,旨在更好地处理包含文本的图像。BLIVA有望改善现实世界中的多种应用。
阿里云旗下魔搭社区宣布开源视觉语言模型Qwen-VL。Qwen-VL以通义千问70亿参数模型Qwen-7B为基座语言模型研发,支持图文输入,具备多模态信息理解能力。该模型的推理速度快,资源消耗相对较低。
prismer是一种视觉语言模型的实现,旨在提供一个具有专家集合的系统。该系统基于PyTorch1.13开发,使用了Huggingface的加速工具包,支持多节点多GPU的训练。抵制无益的意见研究结果进一步表明,当噪声预测专家加入时,Prismer的性能是稳定的。
自2012年以来,Be+My+Eyes一直在为超过2.5亿的盲人或低视力者群体创建技术。这家丹麦初创公司将盲人或低视力者与志愿者联系起来,帮助他们完成数百项日常生活任务,如识别产品或导航到机场。就像其现有的志愿者服务一样,该工具对所有使用+Be+My+Eyes+应用程序的盲人和低视力社区成员免费。
探索MetaLlama3.1-405B能为你带来哪些改变为什么选择MetaLlama3.1-405B?MetaLlama3.1-405B不仅仅是一款产品——它是一项革命性的技术,致力于提供大型多语言预训练语言模型,以满足自然语言处理研究人员、软件开发者、教育工作者和企业用户的需求。通过AIbase,您可以轻松发现最适合您需求的人工智能工具,解锁AI的力量。
6月18日,北京智谱华章科技有限公司与中国银联股份有限公司大语言模型联合实验室签约仪式在上海正式举行。中国银联作为国内领先的转接清算机构,拥有丰富的金融支付数据和业务场景,智谱AI作为行业领先的大模型公司,专注于做大模型的中国创新,模型研发能力位列全球前列,双方具备大模型合作的坚实基础。下一步双方将推动大语言模型应用的科技研发、联合创新、
小米官方宣布,小米大语言模型MiLM正式通过大模型备案。通过备案后,小米大模型将逐步应用于小米公司的汽车、手机、智能家居等产品中,通过端云结合,既带来单个设备的智能提升,也实现场景内和场景间多设备的协同,为人车家全生态战略赋能。在全新高通骁龙8Gen3终端上,基于NPU运行了小米自研60亿参数语言大模型,在首词响应、生成速度等几项关键指标上均处于行业领先水平。
Meditron是一个基于Llama的大型医学语言模型,由Meta公司更新并发布。Meditron项目是完全开源的,包括数据、模型权重和配置,这意味着全球的研究人员和开发者都可以自由地访问、使用、修改和改进这一技术。在紧急情况下快速提供医疗响应,或在基础设施不足的地区辅助医疗工作,Meditron可以发挥重要作用。
Meta公司最新发布了LayerSkip,这是一款端到端的解决方案,专门设计用于提升大型语言模型的推理速度。这一技术在不同规模的Llama模型上经过了广泛的训练实验,并在多个任务上展现了显著的性能提升。未来展望:随着LayerSkip技术的不断完善和应用,预计将为大语言模型的部署和使用带来更多可能性,特别是在需要快速处理大量语言数据的场合。