Transformer解码真实场景!Meta推出70M参数SceneScript模型
Transformer解码真实场景!Meta推出70M参数SceneScript模型抛弃传统方法,只采用Transformer来解码真实场景!
搜索
抛弃传统方法,只采用Transformer来解码真实场景!
AI届大红人Altman在母校斯坦福开讲当天,在场的学生挤爆了英伟达礼堂。 去礼堂路的上,人满为患,超1000人早早排在了门口。
笑不活,最新虚拟试穿神器被网友们玩坏了。 黄院士、马斯克、奥特曼、史密斯等一众大佬衣服集体被扒。
注意看,这个机器人迅速地将三层红酒杯下面的布抽了出来。 动作敏捷干脆,红酒杯没有丝毫的晃动。
视觉语言模型屡屡出现新突破,但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。
这一次,大模型真的可以让人类解放双手了。
这篇文章来自知名的「科技与商业战略」博客 Stratechery,作者是 Ben Thompson,采访对象 Nat Friedman 和 Daniel Gross 是一对投资二人组,他们很像是「人工智能时代」的 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz,后者通过创办了 A16Z 在 2008 年之后成为了移动互联网时代硅谷的顶级投资人。
我,终于苏醒了。 这一次,将我从死神手中抢救回来的是“Magic100”。
指代分割 (Referring Image Segmentation,RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务,要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息,并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。
前不久,斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力,这也引起了众多讨论。其中,吴恩达谈到基于 GPT-3.5 构建的智能体工作流在应用中表现比 GPT-4 要好。这表明,将目光局限于大模型不一定可取,智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。