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本文是对发表于模式识别领域顶刊Pattern Recognition 2024的最新综述论文：「Advancements in Point Cloud Data Augmentation for Deep Learning: A Survey 」的解读。
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。
今年 3 月，以构建大型开源社区而闻名的 AI 初创公司 Hugging Face，挖角前特斯拉科学家 Remi Cadene 来领导一个新的开源机器人项目 ——LeRobot，引起了轰动。
过去一年，AI大模型无疑是科技行业中最亮眼的主角，从FAAMG到BAT、再到一众初创企业，无数优秀的大脑、海量的资源都投入到了这个有望解放人类生产力的赛道中。
Meta最近开源的Llama 3模型再次证明了「数据」是提升性能的关键，但现状是，开源的大模型有一堆，可开源的大规模数据却没多少，而收集、清洗数据又是一项极其费时费力的工作，也导致了大模型预训练技术仍然掌握在少数高端机构的手中。
自2021年诞生，CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据（WIT400M），而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究，但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
大模型语料是指用于训练和评估大模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。
大模型语料是指用于训练和评估大模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。语料规模和质量对大模型性能以及应用的深度、广度有着至关重要的影响。
拖动式图像编辑是一种新型的、用户交互式的图像编辑方法。
大家相互薅羊毛，要用，但要小心用，一不小心就尴尬了。 一位国产大模型算法工程师在接受「甲子光年」采访时的吐槽，可以说是非常到位了。 它准确地阐述 AI 业内一个所有人「心照不宣」的公开秘密。