
字节多模态大模型PixelLM:高效像素级推理,无需依赖SAM
字节多模态大模型PixelLM:高效像素级推理,无需依赖SAM目前大多数模型的能力还是局限于生成对整体图像或特定区域的文本描述,在像素级理解方面的能力(例如物体分割)相对有限。
目前大多数模型的能力还是局限于生成对整体图像或特定区域的文本描述,在像素级理解方面的能力(例如物体分割)相对有限。
OpenAI 将成为仅次于字节、SpaceX 的全球第三大初创公司。
在大模型热潮中,一直保持低调的字节跳动,日前也被曝出了“套壳“的瓜。
对海外AI业务依赖于国外厂商API的字节而言,微软的态度将至关重要。
今天,我要和大家聊一聊近期在AI领域掀起波澜的一款产品:字节跳动推出的coze。
据外媒报道,在生成式AI竞争中处于落后的字节跳动想要“抄近道”,该公司一直在秘密使用OpenAI的技术开发自家大语言模型,这违反了OpenAI的服务条款。
随着大型语言模型(LLM)的发展,从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复?如何快速删除训练数据中的版权保护内容?如何减少 LLM 幻觉(hallucinations,即错误事实)? 如何在数据政策更改后快速迭代 LLM?这些问题在人工智能法律和道德的合规要求日益成熟的大趋势下,对于 LLM 的安全可信部署至关重要。
21世纪是否是“生命科学的世纪”还是未知,但一定是AI大模型的世纪。 互联网头部企业纷纷发布大模型,产品呈全面开花之势;字节跳动创始人张一鸣公开表示字节跳动无法错过AIGC,挑灯夜读OpenAI的论文,并在卸任CEO两年后在香港成立个人投资基金Cool River Venture
ChatGPT 爆火一年,大模型的竞争走到哪一步了?从微信指数的数据,可以管中窥豹到各家大模型的感知度,ChatGPT 遥遥领先,依然是国内大模型们追赶的对象。
现在连文档都有大模型了,还是高分辨率、多模态的那种!不仅能准确识别出图像里的信息,还能结合用户需求调用自己的知识库来回答问题。