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。
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。
基于大模型知识库的问答类应用早已在全球溢满，不再成为新鲜事。AI Agent项目成为新的锚点，承载着创业者、投资人、从业者对未来应用的厚望。
近期，多模态大模型 (MLLM) 在文本中心的 VQA 领域取得了显著进展，尤其是多个闭源模型，例如：GPT4V 和 Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类能力的表现。
在人工智能的前沿领域，大语言模型（Large Language Models，LLMs）由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中，预训练阶段占据着举足轻重的地位，它不仅消耗了大量的计算资源，还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
刚刚，Adobe 正式宣布推出新的图像生成模型 Firefly Image 3，即日起在 Firefly Web 应用程序、Adobe Photoshop 和 Adobe InDesign 中提供测试版，并在「今年晚些时候」全面上市，旨在让创作者能够提高工作效率，生成更高质量、更详细的图像。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后，上周，通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告，在各类核心能力测试中，abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。
