• 2024-06-30Visual Instruction Tuning (LLaVA)
    论文链接:https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/6dcf277ea32ce3288914faf369fe6de0-Paper-Conference.pdf代码链接:https://github.com/haotian-liu/LLaVA?tab=readme-ov-file动机指令微调(InstructionTuning)语言大模型(LLMs)使用机器生成的指令跟
  • 2024-06-30月薪90k!第一批卷多模态算法的已成功上岸!
    当前,多模态大模型(MLLM)在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力,也成为CVPR2024备受瞩目的热门领域之一。我整理了210篇多模态最新研究成果,140份多模态和大模型报告读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门:如果你是零基础小
  • 2024-06-22从一到无穷大 #29 ByteGraph的计算,内存,存储三级分离方案是否可以通用化为多模数据库
    本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。本作品(李兆龙博文,由李兆龙创作),由李兆龙确认,转载请注明版权。文章目录引言ByteGraph现有架构阿里云Lindorm腾讯YottaDB多模型化修改点ByteGraph论文中的优化点概述DynamicThrea
  • 2024-06-21大模型技术及趋势总结
    本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快,这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时,因为水平有限,疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代,人工智能的腾
  • 2024-06-20为什么说得多模态者得大模型未来?
    自然语言处理技术的发展一直备受关注,大模型和多模态技术是当前热门的研究方向之一。最近有学者提出了“得多模态者得大模型”(MoreModalityLeadstoBiggerModels,M3)的概念,认为多模态技术对于大型自然语言处理模型的发展具有重要意义。这一观点引发了人们对自然语言处理技术未来
  • 2024-06-20【论文阅读】Co-Occ: Coupling Explicit Feature Fusion With Volume Rendering Regularization for Multi-Modal
    论文:https://arxiv.org/pdf/2404.04561v1代码:https://github.com/Rorisis/Co-Occ?tab=readme-ov-fileQ:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文提出了一个名为Co-Occ的多模态3D语义占据预测框架,旨在解决自动驾驶领域中的3D语义占据预测问题。具体来说,它关注以下几个挑战:
  • 2024-06-18GPT-4V 和 Gemini对比
    GPT-4V和Gemini的原理及对比GPT-4V和Gemini都是当代领先的多模态AI模型,但它们在设计原理、实现方法和应用场景上有一些显著的区别。下面将详细解释这些模型的原理,并比较它们的优缺点。GPT-4V的原理GPT-4V是OpenAI开发的GPT-4的多模态版本,具有处理文本和图像的
  • 2024-06-17多模态大模型:识别和处理图片与视频的技术详解
    随着人工智能和深度学习技术的快速发展,多模态大模型在识别和处理图片与视频方面展现出了强大的能力。多模态大模型能够处理多种形式的数据,包括文本、图像、视频、音频等,从而实现更智能、更全面的理解与应用。本文将详细介绍多模态大模型是如何识别和处理图片与视频的。1.
  • 2024-06-17GPT-4o:人工智能的新突破
    本文由ChatMoney团队出品一、引言GPT-4o是OpenAI发布的最新人工智能模型,它在GPT-4的基础上进行了升级,具备更强大的语言理解和生成能力。本文将详细介绍GPT-4o的发布内容、技术实现难度以及未来发展方向,特别是在人情感方向的探索。二、GPT-4o的发布内容多模态交互:GPT
  • 2024-06-17GPT-4o:人工智能的新突破
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  • 2024-06-17如何将图片转换为向量?(通过DashScope API调用)
    本文介绍如何通过模型服务灵积DashScope将图片转换为向量,并入库至向量检索服务。DashVector中进行向量检索。,通过灵活、易用的模型API服务,让各种模态模型的能力,都能方便的为AI开发者所用。通过灵积API,开发者不仅可以直接集成大模型的强大能力,也可以对模型进行训练微调,实现模型
  • 2024-06-17React+TS前台项目实战(九)-- 全局常用组件弹窗Dialog封装
    文章目录前言Dialog公共弹窗组件1.功能分析2.代码+详细注释3.使用方式4.效果展示总结前言今天这篇主要讲全局公共弹窗Dialog组件封装,将用到上篇封装的模态框Modal组件。有时在前台项目中,偶尔要用到一两个常用的组件,如弹窗,其实不必非安装ant-design这些主流框
  • 2024-06-15【图像准配】用于多模态图像配准的 CCRE(Matlab实现)
     
  • 2024-06-15全站首发!2024最新大模型LLM学习路线图来了!
    ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮,2023年可以被称为AI元年,AI大模型以一种野蛮的方式,闯入你我的生活之中。从问答对话到辅助编程,从图画解析到自主创作,AI所展现出来的能力,超出了多数人的预料,让不少人惊呼:“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。
  • 2024-06-15开源模型应用落地-Qwen2-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势(十)
    一、前言  目前,大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。在本篇学习中,将集成vllm实现模型推理加速,现在,我们赶紧跟上技术发展的脚步,去体验一下新版本模型的推理质
  • 2024-06-14一文读懂多模态大模型的LLM主干(1):ChatGLM系列
    〔探索AI的无限可能,微信关注“AIGCmagic”公众号,让AIGC科技点亮生活〕本文作者:AIGCmagic社区  刘一手前言AI多模态大模型发展至今,每年都有非常优秀的工作产出,按照当前模型设计思路,多模态大模型的架构主要包括以下几个部分:模态编码器(ModalityEncoder,ME):负责将不同
  • 2024-06-13显著性目标检测(弱监督):Mutual Information Regularization for Weakly-supervised
    文章地址:MutualInformationRegularizationforWeakly-SupervisedRGB-DSalientObjectDetection|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要:1.引入一个信息上界和一个互信息最小化正则项,鼓励每个模态的解纠缠表示用于SOD;2.运用非对称的特征提取器;3.引入多模态的
  • 2024-06-11具有模态指标的随机子空间识别【包括一致模态指标和模态参与因子】(Matlab代码实现)
  • 2024-06-10推测性解码:加速多模态大型语言模型的推理
    大模型(LLMs)以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而,随着应用的深入,这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战,推测性解码(SpeculativeDecoding,SPD)技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型(MLLMs)中的应用,尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融
  • 2024-06-09SoftMax 的困境:在稀疏性和多模态之间左右为难
    SoftMax是现代机器学习算法中无处不在的组成部分。它将输入向量映射到概率单纯形,并通过将概率质量集中在较大的条目上,来重新加权输入。然而,作为Argmax函数的平滑近似,SoftMax将大量的概率质量分配给其他剩余的条目,导致可解释性差和噪声。虽然稀疏性可以通过一系列SoftMa
  • 2024-06-08GPT-4o多模态处理能力解析:AI技术的新高度
     GPT-4o模型在2024年5月14日被宣布推出,具有多项引人注目的特点与功能。能够支持文本、音频和图像的任意组合输入,并生成相应的文本、音频和图像输出。它在视觉和音频理解方面尤其出色,可以实时对音频、视觉和文本进行推理。相比之前的模型,GPT-4o在速度上有了显著的提升,例如,它可
  • 2024-06-08医学图像分析入门
    医学图像是什么?医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像,它是由一组图像元素--像素(2D)或立体像素(3D)组成的。医学图像是由采样或者重建产生的离散图像,它能将数值映射到不同的空间位置上。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。医学
  • 2024-06-07Sentiment Knowledge Enhanced Self-supervised Learning for Multimodal Sentiment Analysis
    文章目录SKESL:多模态情感分析中的情感知识增强型自监督学习文章信息研究目的研究内容研究方法1.SentimentWordMasking2.Textrepresentationlearning3.Non-verbalinformationinjection(multimodalfusion)4.SentimentIntensityPrediction5.LossFunction6.Fine-tuni
  • 2024-06-07每日AIGC最新进展(21):清华大学提出从人体运动和视频中理解人类行为MotionLLM、武汉大学提出连贯的声音和全身动作RapVerse、浙江大学Streaming Video Diffusion
    DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战MotionLLM:UnderstandingHumanBehaviorsfromHumanMotionsandVideos本研究提出了一种名为MotionLLM的新型框架,旨在通过结合视频和运动序列(如SMPL序列)的多模态数据,利用大型语言模型(LLMs)的能力来理解人类行为。与以往只针对视
  • 2024-06-05Vue 3 Teleport:掌控渲染的艺术
    title:Vue3Teleport:掌控渲染的艺术date:2024/6/5updated:2024/6/5description:这篇文章介绍了Vue3框架中的一个创新特性——Teleport,它允许开发者将组件内容投送到文档对象模型(DOM)中的任意位置,即使这个位置在组件的挂载点之外。Teleport旨在解决某些特定场景下的布局和