PUMA:商汤科技迈向多模态任务统一框架的多粒度视觉生成模型
PUMA:商汤科技迈向多模态任务统一框架的多粒度视觉生成模型PUMA(emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation)是一项创新的多模态大型语言模型(MLLM),由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示,巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
PUMA(emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation)是一项创新的多模态大型语言模型(MLLM),由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示,巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。
MiniMax的最新消息想必大家都知道了,外媒曝出MiniMax的预计年收入:7000万美金。这也给“大模型公司找不到PMF(产品-市场匹配度)”的论断,一记有力的反驳。
在当前内卷严重的实时目标检测 (Real-time Object Detection) 领域,性能与效率始终是难以平衡的核心问题。绝大多数现有的 SOTA 方法仅依赖于更先进的模块替换或训练策略,导致性能逐渐趋于饱和。
前Neuralink总裁创立的脑机接口公司Science Corporation,正在开发一种名为「Prima」的芯片技术。初步试验结果表明,38名患者中,有81%的患者视力得到了大幅度的改善。几位知名眼科医生都直称:「这是第一个有可能成功恢复AMD患者视力的重大进展!」
最近,在全球人工智能模型竞技场(Artificial Analysis)文生图模型排行榜中,一个名叫Red_panda的新模型突然杀出重围,以9%的胜率超越了原榜一大哥Flux1.1Pro成为新王!
前段时间,UGC内容平台Roblox玩家“RG”使用Tripo生成的一顶粉色贝雷帽,在1小时内吸引了超3000名玩家涌入Tripo。“RG”也靠售卖游戏配饰赚到了超过1亿Robux(Roblox内的代币,折合约35万美元,近250万元人民币)。
时隔近70年,那个用来解决最短路径问题的经典算法——Dijkstra,现在有了新突破:被证明具有普遍最优性(Universal Optimality)。
在 AIGC 的热潮下,基于语音驱动的视频口型编辑技术成为了视频内容个性化与智能化的重要手段之一。
今天这篇,是一个「失败者」的创业故事。 一个先注册了 open.ai 域名,比 Sam Altman 抢先开始 AGI 理念和创业的人,被 OpenAI 起诉,被大家当成了「勒索犯」和「骗子」的故事。
依稀记得十年前,我在上遥感概论专业课时,老师带我们用ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件做地物分类,每个人电脑上先发一段区域的遥感影像,进行人工判读和标注,比如把这个区域影像上的林地标注出来喂给模型,再用这个模型去识别另外一个区域影像中的林地,机器学习中典型的的有监督学习应用。