架构解耦是统一多模态模型所必须的吗?全新AIA损失:No
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗?全新AIA损失:No近一年以来,统一理解与生成模型发展十分迅速,该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型(如 Emu3)与单任务的方法差距巨大,Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构,极大地减小了与单任务模型的性能差距,后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
近一年以来,统一理解与生成模型发展十分迅速,该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型(如 Emu3)与单任务的方法差距巨大,Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构,极大地减小了与单任务模型的性能差距,后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
最新最强的开源原生多模态世界模型—— 北京智源人工智能研究院(BAAI)的悟界·Emu3.5来炸场了。 图、文、视频任务一网打尽,不仅能画图改图,还能生成图文教程,视频任务更是增加了物理真实性。
今天,北京智源人工智能研究院(BAAI)重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu3.5。这不仅仅是一次常规的模型迭代,Emu3.5 被定义为一个 “多模态世界大模型”(Multimodal World Foudation Model)。
Memory 一直是 AI 产品的技术「痛点」和必争之地。因为决定用户留存,很多有野心的创业者在思考如何借助 AI 长期化时,都会聚焦 AI + Memory 领域。
微软「AI for Science」团队推出BioEmu,将蛋白质研究速度提升10万倍!从结构到功能,从折叠到突变,这个开源神器正改变药物研发的未来。
7 月 10 日,微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
AI 开始从理解文字,全面进化到建模世界、操控实体、模拟大脑、解构分子。
OpenAI前首席科学家、联合创始人Ilya Sutskever曾在多个场合表达观点: 只要能够非常好的预测下一个token,就能帮助人类达到通用人工智能(AGI)。
OpenAI 前首席科学家、联合创始人 Ilya Sutskever 曾在多个场合表达观点:只要能够非常好的预测下一个 token,就能帮助人类达到通用人工智能(AGI)。
才用了112台A800,就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型?智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM,有望解决全球算力紧缺难题!此外,全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会,依然是星光熠熠,学术巨佬含量超标。