在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。
在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。
Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型,能够理解和生成语音及文本,可以非常自然地在两种模式间转换,不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务,还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
在闭着眼睛听一首歌的时候,你有没有在脑海里想象过,应该搭配什么画面? Kimi 内测的最新功能「创作音乐视频」,就是奔着当 MV 导演去的。长文本领先的 Kimi,默不作声地「跨界」了。APPSO 也受邀首批体验了这一新功能。
MEGA-Bench是一个包含500多个真实世界任务的多模态评测套件,为全面评估AI模型提供了高效工具。研究人员发现,尽管顶级AI模型在多个任务中表现出色,但在复杂推理和跨模态理解方面仍有提升空间。
「多模态」这个词,相信各位开发者已经比较熟悉了,多模态的含义是让 AI 同时理解包含如图像和文本在内的多种类型的数据。
全球首个支持多主体一致性的多模态模型,刚刚诞生!Vidu 1.5一上线,全网网友都震惊了:LLM独有的上下文学习优势,视觉模型居然也有了。
连续学习(CL)旨在增强机器学习模型的能力,使其能够不断从新数据中学习,而无需进行所有旧数据的重新训练。连续学习的主要挑战是灾难性遗忘:当任务按顺序训练时,新的任务训练会严重干扰之前学习的任务的性能,因为不受约束的微调会使参数远离旧任务的最优状态。
一个5月份完成训练的大模型,无法对《黑神话·悟空》游戏内容相关问题给出准确回答。
10 月 25 日, RTE 年度场景 Showcase 暨第四届 RTE 创新大赛,Founder Park 作为核心生态合作伙伴应邀出席。
有了 TEN(Transformative Extensions Network,变革性扩展网络),开发者们终于不用再「绞尽脑汁」了!TEN 是全球首个真正实现实时多模态智能体的框架,不仅能减少开发痛点,还让你轻松从头开始构建下一代 AI 应用。