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自动驾驶中的大模型处理作为当前 AI 领域最为火热的前沿趋势之一，可赋能自动驾驶领域的感知、标注、仿真训练等多个核心环节。同时，也可以有效的提升感知精确度，有利于后续规划控制算法的实施，促进端到端自动驾驶框架的发展。
当前智能对话模型的发展中，强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库，而如何构建这样的语料库，已成为行业中的一大挑战。
数据获取最新解，便是从生成模型中学习。获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。
LAMM (Language-Assisted Multi-Modal) 旨在建设面向开源学术社区的多模态指令微调及评测框架，其包括了高度优化的训练框架、全面的评测体系，支持多种视觉模态。
大模型如火如荼发展的一年，也为教育科技带来很大的想象空间。1月5日，国内首个教育智适应多模态大模型发布。大模型革新教育，同样能够做到千人千面，为学生提供个性化的学习服务。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段？时序行为检测（Temporal Action Localization，TAL）是一种常用方法。过去TAL中的建模是片段甚至实例级的，而现在只要视频里的一帧就能实现，效果媲美全监督。
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AI算命将可以预测人类的意外死亡？丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型，成功预测了意外死亡和性格特点。
琳琅满目的乐高积木，通过一块又一块的叠加，可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等，不同的乐高作品相互组合，又能为爱好者带来新的创意。
解决扩散模型「不识字」的问题，Textdiffuser采用两阶段（布局+图像）生成框架，显著提升了相关性能的指标！