抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法
抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法近期,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。
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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。
假如你有闲置的设备,或许可以试一试。
最核心的Claude 3.5编码系统提示,火遍Reddit社区。就在刚刚,原作者发布了进化后的第二版,有的网友已经将其加入工作流。
MoE已然成为AI界的主流架构,不论是开源Grok,还是闭源GPT-4,皆是其拥趸。然而,这些模型的专家,最大数量仅有32个。最近,谷歌DeepMind提出了全新的策略PEER,可将MoE扩展到百万个专家,还不会增加计算成本。
无需训练或微调,在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动,无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
HBM因AI大模型训练需求爆增,市场火热。
用几何图形来实时构建高精地图,真香!
最近,多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路:物理神经网络(PNN),这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足,但绝对值得深耕!AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
为什么说理解长视频难如 “大海捞针”?
研究者表示,如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征,则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。