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清华领衔发布多模态评估MultiTrust:GPT-4可信度有几何?

以GPT-4o为代表的多模态大语言模型(MLLMs)因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。它们不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域,掀起了一场技术革命。

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8074 点击    2024-07-24 17:03
LLama+Mistral+…+Yi=? 免训练异构大模型集成学习框架DeePEn来了

随着大语言模型展现出惊人的语言智能,各大 AI 公司纷纷推出自己的大模型。这些大模型通常在不同领域和任务上各有所长,如何将它们集成起来以挖掘其互补潜力,成为了 AI 研究的前沿课题。

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7955 点击    2024-07-19 16:21
清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer | ICML 2024

大模型在语言、图像领域取得了巨大成功,时间序列作为多个行业的重要数据类型,时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期,清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练,获得了任务通用的时序分析模型,展现出大模型特有的泛化性与可扩展性

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9071 点击    2024-07-19 12:31
MotionClone:无需训练,一键克隆视频运动

无需训练或微调,在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动,无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。

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4829 点击    2024-07-15 14:10
端侧设备AI代理优化框架问世,领域内准确率可达97%

AI 代理得越来越重要,能够实现自主决策和解决问题。为了有效运作,这些代理需要一个确定最佳行动方案的规划过程,然后执行计划的行动。

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2801 点击    2024-07-13 20:06
Mamba真比Transformer更优吗?Mamba原作者:两个都要!混合架构才是最优解

Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力,在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下,这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近,英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。

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3281 点击    2024-07-13 19:32