
GPT-4结合SAM2:免训练多模态分割的全新解决方案!| 已开源
GPT-4结合SAM2:免训练多模态分割的全新解决方案!| 已开源免训练多模态分割领域有了新突破!
免训练多模态分割领域有了新突破!
近日,由北京大学人工智能研究院杨耀东课题组牵头完成的研究成果 ——「大规模多智能体系统的高效强化学习」在人工智能顶级学术期刊 Nature Machine Intelligence 上发表。
头部模型的新一代模型的是市场观测、理解 LLM 走向的风向标。即将发布的 OpenAI GPT-Next 和 Anthropic Claude 3.5 Opus 无疑是 AGI 下半场最关键的事件。
该论文作者来自复旦大学、中电金信及上海智能视觉计算协同创新中心团队,论文已被多媒体领域顶级国际会议 ACM MultiMedia 2024 接收,并将在该大会上进行口头报告(Oral 接收率仅 3.97%)。
让AI像人类一样借助多模态线索定位感兴趣的物体,有新招了!
新的最强开源多模态大模型来了!
在体验上越来越接近人与人的自然交流。
Cisco 曾在 2018 年做过测算,全球已经有超过 75% 的数据是视频内容,互联网视频数据流量超过 50%。
以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。