
MSU世界视频编码器大赛成绩出炉,腾讯包揽全部指标第一名
MSU世界视频编码器大赛成绩出炉,腾讯包揽全部指标第一名今日获悉,由莫斯科国立大学举办的 MSU 世界视频编码器大赛结果揭晓。在全部参赛编码器中,腾讯编码器包揽所有 15 项指标的全部第一,再次斩获全场最佳。
今日获悉,由莫斯科国立大学举办的 MSU 世界视频编码器大赛结果揭晓。在全部参赛编码器中,腾讯编码器包揽所有 15 项指标的全部第一,再次斩获全场最佳。
简而言之:矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵
UrbanGPT是一种创新的时空大型语言模型,它通过结合时空依赖编码器和指令微调技术,展现出在多种城市任务中卓越的泛化能力和预测精度。这项技术突破了传统模型对大量标记数据的依赖,即使在数据稀缺的情况下也能提供准确的预测,为城市管理和规划提供了强大的支持。
随着大型语言模型(LLMs)的进步,多模态大型语言模型(MLLMs)迅速发展。它们使用预训练的视觉编码器处理图像,并将图像与文本信息一同作为 Token 嵌入输入至 LLMs,从而扩展了模型处理图像输入的对话能力。这种能力的提升为自动驾驶和医疗助手等多种潜在应用领域带来了可能性。
编码器模型哪去了?如果 BERT 效果好,那为什么不扩展它?编码器 - 解码器或仅编码器模型怎么样了?
近期,关于多模态大模型的研究如火如荼,工业界对此的投入也越来越多。
由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 在 2013 年牵头举办的 ICLR 会议,在走过第一个十年后,终于迎来了首届时间检验奖。
首届ICLR时间检验奖,颁向变分自编码器VAE
视觉语言模型屡屡出现新突破,但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。
谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism,在3600万高质量视频字幕对和5.82亿个视频剪辑的数据集上完成了训练,性能刷新30项SOTA。