性能不输SOTA，计算量仅DiT一半！T2X任务新范式来了 | 中山大学&360 AI Research
性能不输SOTA，计算量仅DiT一半！T2X任务新范式来了 | 中山大学&360 AI Research性能不输SOTA模型，计算开销却更低了——
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8421 点击 2024-10-17 14:54
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性能不输SOTA模型，计算开销却更低了——
具有强大泛化能力
Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎（RIG）生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。
就在刚刚，MIT系初创公司Liquid AI团队官宣：推出首批多模态非Transformer模型——液体基础模型LFM。
一个受线虫启发的全新架构，三大「杯型」均能实现 SOTA 性能，资源高度受限环境也能部署。移动机器人可能更需要一个虫子的大脑。
告别传统指令微调，大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架，可以从公开数据中自动提取相关知识，针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比，本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
语音合成大模型赛道，王者一夜易主。
视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
o1模型发布1周，lmsys的6k+投票就将o1-preview送上了排行榜榜首。同时，为了满足大家对模型「IOI金牌水平」的好奇心，OpenAI放出了o1测评时提交的所有代码。
阿里开源，又拿第一了。