多模态模型评测框架lmms-eval发布!全面覆盖,低成本,零污染
多模态模型评测框架lmms-eval发布!全面覆盖,低成本,零污染随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。
随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。
人工智能正经历一场由大模型引发的革命。这些拥有数十亿甚至万亿参数的庞然大物,正在重塑我们对 AI 能力的认知,也构筑起充满挑战与机遇的技术迷宫——从计算集群高速互联网络的搭建,到训练过程中模型稳定性和鲁棒性的提升,再到探索更快更优的压缩与加速方法,每一步都是对创新者的考验。
宇树是一家非常“土”,到了极致却又变得非常酷的公司。
从 rabbit r1、AI Pin 再到现在蜂拥而上的 AI 眼镜、项链和儿童玩偶,AI 大模型再次掀起了一股智能硬件的创业浪潮。每个人都在为一个「AI 时代的新 iPhone」的头衔,而努力向前。但是,硬件创业路何其艰难?我们或许可以回过头,看看在移动互联网兴起之时,Apple Watch 的鼻祖——Fitbit 是如何从零到一,打造出一个智能手环市场和品牌的?
本期我们邀请到了 纽约大学计算机科学院博士 童晟邦 带来【多模态大模型:视觉为中心的探索】的主题分享。
Top 5%的人才争夺战。
2024年,落地,无疑是大模型最重要的主题。
双雄理念之争,超越OpenAI,「xAI」不止是AI。
现在,最强数学大模型,人人都可上手玩了!
人类曾经通过验证码教授人工智能知识,如今,人工智能已经可以模仿人类骗过验证码。所以,谁才是机器人?在这场AI与人类的「斗争」中,验证码又将去向何处?