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太全了!苹果上新视觉模型4M-21,搞定21种模态
太全了!苹果上新视觉模型4M-21,搞定21种模态当前的多模态和多任务基础模型,如 4M 或 UnifiedIO,显示出有希望的结果。然而,它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力,受到它们接受训练的模态和任务的数量(通常很少)的限制。
当前的多模态和多任务基础模型,如 4M 或 UnifiedIO,显示出有希望的结果。然而,它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力,受到它们接受训练的模态和任务的数量(通常很少)的限制。
等了半年,微软视觉基础模型Florence-2终于开源了。它能够根据提示,完成字幕、对象检测、分割等各种计算机视觉和语言的任务。网友们实测后,堪称「游戏规则改变者」。
与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比,ViL 的性能更胜一筹。
如何突破 Transformer 的 Attention 机制?中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。将图片特征块视为热源,并通过预测热传导率、以物理学热传导原理提取图像特征。相比于基于Attention机制的视觉模型, vHeat 同时兼顾了:计算复杂度(1.5次方)、全局感受野、物理可解释性。
在不久之前的 2024 TED 演讲中,李飞飞详细解读了 空间智能(Spatial Intelligence)概念。她对计算机视觉领域在数年间的快速发展感到欣喜并抱有极大热忱,并为此正在创建初创公司
前有OpenAI的GPT-4o,后有谷歌的系列王炸,先进的多模态大模型接连炸场。
我们知道,球状星团是一种受引力束缚,成员由几万颗到数百万颗恒星组成的古老星团,在外观上大多呈球形,但也有可能受其他天体系统的引力影响使得形状偏离球形。球状星团的动力学演化过程,星族合成路径等是当今天文学界的研究热点。
视觉模型,同样遵循「参数越多性能越强」的规律?刚刚,一项来自苹果公司的研究验证了这个猜想。
来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究,在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。
12月5-6日,主题为“未来AI设计”的美图创造力大会在厦门举行。美图公司发布自研AI视觉大模型MiracleVision(奇想智能)4.0版本,主打AI设计与AI视频。