为提高生产力、优化流程和创造更加安全的空间,埃森哲、戴尔科技和联想等公司正在使用全新 NVIDIA AI Blueprint 开发视觉 AI 智能体。
为提高生产力、优化流程和创造更加安全的空间,埃森哲、戴尔科技和联想等公司正在使用全新 NVIDIA AI Blueprint 开发视觉 AI 智能体。
计算机视觉(Computer Vision)的工作原理与人类视觉类似,但需要机器依靠摄像头、数据和算法在很短的时间内完成任务。
PUMA(emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation)是一项创新的多模态大型语言模型(MLLM),由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示,巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现:在持续学习环境中,标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出,这一现象的主要原因是 "可塑性损失"(Plasticity Loss):深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时,会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
AI玩黑神话,第一个精英怪牯护院轻松拿捏啊。
作为A股第一家AI计算机视觉上市公司,格灵深瞳在多个人工智能细分应用领域中较早完成了产品布局,目前尚处于产业化与市场拓展的发展阶段,未来能否在新应用领域实现业务拓展,将成为企业“生死存亡”的关键。
在信息过载的时代,快速而准确地传达信息显得尤为重要。
视觉语言模型(VLM)这项 AI 技术所取得的突破令人振奋。它提供了一种更加动态、灵活的视频分析方法。VLM 使用户能够使用自然语言与输入的图像和视频进行交互,因此更加易于使用且更具适应性。这些模型可以通过 NIM 在 NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 平台或独立 GPU 上运行。本文将探讨如何构建基于 VLM 的视觉 AI 智能体,这些智能体无论是在边缘抑或是在云端都能运行。