CLIP被淘汰了?LeCun谢赛宁新作,多模态训练无需语言监督更强!
CLIP被淘汰了?LeCun谢赛宁新作,多模态训练无需语言监督更强!LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力,证明其在扩展模型和数据规模后,能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向,并计划开源模型以推动社区探索。
LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力,证明其在扩展模型和数据规模后,能媲美甚至超越CLIP。这项研究为无语言监督的视觉预训练开辟新方向,并计划开源模型以推动社区探索。
基于当前观察,预测铰链物体的的运动,尤其是 part-level 级别的运动,是实现世界模型的关键一步。
图一乐其实还行。
来自UIUC等大学的华人团队,从LLM的基础机制出发,揭示、预测并减少幻觉!通过实验,研究人员揭示了LLM的知识如何相互影响,总结了幻觉的对数线性定律。更可预测、更可控的语言模型正在成为现实。
近年来,视频生成技术在动作真实性方面取得了显著进展,但在角色驱动的叙事生成这一关键任务上仍存在不足,限制了其在自动化影视制作与动画创作中的应用潜力。
芯片架构设计的首要原则是明确取舍,决定哪些领域我们不追求卓越。
对新型药物疗法的发现和开发的需求不断增长,以及生命科学行业制造能力的不断提高,正在催生药物发现过程中对人工智能解决方案的需求。
今年早些时候, 尿布电商品牌 Coterie 的员工注意到顾客来自一个有趣的新来源——ChatGPT。
曾经,定制化在大规模生产中几乎不可能实现,但现在,AI驱动的工具正在开始让这一愿景成为现实。
Llama 4本该是AI圈的焦点,却成了大型翻车现场。开源首日,全网实测代码能力崩盘。更让人震惊的是,模型训练测试集被曝作弊,内部员工直接请辞。