让视觉语言模型搞空间推理,谷歌又整新活了
让视觉语言模型搞空间推理,谷歌又整新活了视觉语言模型虽然强大,但缺乏空间推理能力,最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做,看看他们是怎么做的。
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视觉语言模型虽然强大,但缺乏空间推理能力,最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做,看看他们是怎么做的。
尽管收集人类对模型生成内容的相对质量的标签,并通过强化学习从人类反馈(RLHF)来微调无监督大语言模型,使其符合这些偏好的方法极大地推动了对话式人工智能的发展。
这两天,几乎整个AI圈的目光都被OpenAI发布Sora模型的新闻吸引了去。其实还有件事也值得关注,那就是Google继上周官宣Gemini 1.0 Ultra 后,火速推出下一代人工智能模型Gemini 1.5。
简单粗暴的理解,就是语言能力足够强大之后,它带来的泛化能力直接可以学习图像视频数据和它体现出的模式,然后还可以直接用学习来的图像生成模型最能理解的方式,给这些利用了引擎等已有的强大而成熟的视频生成技术的视觉模型模块下指令,最终生成我们看到的逼真而强大的对物理世界体现出“理解”的视频。
普林斯顿大学和DeepMind的科学家用严谨的数学方法证明了大语言模型不是随机鹦鹉,规模越大能力一定越大。
检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)是提升大语言模型性能的两种常用方法,那么到底哪种方法更好?在建设特定领域的应用时哪种更高效?微软的这篇论文供你选择时进行参考。
状态空间模型正在兴起,注意力是否已到尽头?
就在十几个小时之前,OpenAI再一次放出大招,发布了一个有望改变世界的产品,那就是文字生成视频的Sora模型。
为了应对大模型不断复杂的推理和训练,英伟达、AMD、英特尔、谷歌、微软、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs,纷纷开始研发全新的硬件解决方案。
近日,北大、斯坦福、以及Pika Labs发布了新的开源文生图框架,利用多模态LLM的能力成功解决文生图两大难题,表现超越SDXL和DALL·E 3