
CVPR‘24:与任务无关的多模态数据也能提升Transformer性能|港中文&腾讯
CVPR‘24:与任务无关的多模态数据也能提升Transformer性能|港中文&腾讯万万没想到,与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
万万没想到,与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。
文生图、文生音频、文生视频、AI搜索引擎……大模型在多模态的进程可谓是愈演愈烈。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据,从而指导其行为决策。近期,将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展,但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
在 4 月 27 日召开的中关村论坛通用人工智能平行论坛上,人大系初创公司智子引擎隆重发布全新的多模态大模型 Awaker 1.0。
ChatGPT-4 被认为是人工智能技术发展的重要节点,语言大模型之后的多模态大模型初步显现了世界模型的影子。大模型最终将通过硬件与物理世界产生交互。人工智能的应用实现从数字世界到物理世界的扩展,具身智能是非常关键的技术方向。
在4月27日召开的中关村论坛通用人工智能平行论坛上,人大系初创公司智子引擎隆重发布全新的多模态大模型Awaker 1.0,向AGI迈出至关重要的一步。
训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的,全球AI研究者,都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。
又一个国产多模态大模型开源! XVERSE-V,来自元象,还是同样的无条件免费商用。
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。
奔向通用人工智能,大模型又迈出一大步。