爆火神经网络架构KAN,上新了!
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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。
本报告展示及分析了2024年7月全球AI产品的流量态势,通过全球、国内及出海等不同维度进行了详尽的展示。报告涵盖了访问量、下载量、独立访客、APP收入、访问时长以及移动页面占比等核心指标。
AI掌握自我设计的权力,将会怎样?最近,来自UBC等机构研究人员提出了「智能体自动化设计」系统,让元智能体使用搜索算法,自动构建强大的同类。
Llama3.1系列模型的开源,真让大模型格局大震,指标上堪比最好的闭源模型比如GPT 4o和Claude3.5,让开源追赶闭源成为现实。
作为基础的视觉语言任务,指代表达理解(referring expression comprehension, REC)根据自然语言描述来定位图中被指代的目标。REC 模型通常由三部分组成:视觉编码器、文本编码器和跨模态交互,分别用于提取视觉特征、文本特征和跨模态特征特征交互与增强。
在当今数字化时代,人工智能(artificial intelligence,AI)技术迅猛发展,尤其是生成式技术,如ChatGPT(chat generative pre-trained transformer),对人类生活的影响日益深远。
合成数据2.0秘诀曝光了!来自微软的研究人员们提出了智能体框架AgentInstruct,能够自动创建大量、多样化的合成数据。经过合成数据微调后的模型Orca-3,在多项基准上刷新了SOTA。
越来越多研究发现,后训练对模型性能同样重要。Allen AI的机器学习研究员Nathan Lambert最近发表了一篇技术博文,总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。
过去几年间,Transformer 架构已经取得了巨大的成功,同时其也衍生出了大量变体,比如擅长处理视觉任务的 Vision Transformer(ViT)。本文要介绍的 Body Transformer(BoT) 则是非常适合机器人策略学习的 Transformer 变体。