我们提出了 Janus,一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
我们提出了 Janus,一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
OpenAI前首席科学家、联合创始人Ilya Sutskever曾在多个场合表达观点: 只要能够非常好的预测下一个token,就能帮助人类达到通用人工智能(AGI)。
OpenAI 前首席科学家、联合创始人 Ilya Sutskever 曾在多个场合表达观点:只要能够非常好的预测下一个 token,就能帮助人类达到通用人工智能(AGI)。
多模态生成新突破,字节&华师团队打造TextHarmony,在单一模型架构中实现模态生成的统一,并入选NeurIPS 2024。
大语言模型(LLM)正在推动通信行业向智能化转型,在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来,LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战,并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息,从而构建出更全面的世界观。例如,在一个自动驾驶场景中,图像数据可以帮助系统识别道路上的行人,而雷达数据则能够感知车距,两者结合能够显著提升决策准确性。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟,研究的探索空间正由预训练转向后期训练(Post-training),OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
善智者,动于九天之上。
多模态大语言模型(MLLM)如今已是大势所趋。 过去的一年中,闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
EMOVA(EMotionally Omni-present Voice Assistant),一个能够同时处理图像、文本和语音模态,能看、能听、会说的多模态全能助手,并通过情感控制,拥有更加人性化的交流能力。