Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布
Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布近年来,大语言模型(LLM)在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展,并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入,人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态,例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
近年来,大语言模型(LLM)在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展,并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入,人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态,例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
最近在看中国出海的 AI 应用,看到一篇风投公司 A16Z 发布的报告,觉得很有意思,梳理一下分享给大家。结尾点击阅读全文可以跳转到原文。
未来的游戏或许将是玩家与 AI 共同演绎虚拟世界。今年的 ChinaJoy(下文简称 CJ)依旧人潮汹涌,各大厂商争相展示最新的游戏大作,如果只是走马观花地逛完今年的各大展台,大概会得出一个结论:AI 在 ToC 端的应用依然很弱。
今天的主角是:Codeway,网址👉 https://www.codeway.co/ 今天介绍的是一家土耳其的 AI 初创公司,之前我们介绍了很多中国和美国的 AI 初创公司,大多是专注1-2个产品,拥有“核心科技”和华丽团队背景和资源的“二代型”公司。
孵化自北京大学软件工程研究所的 aiXcoder 正是基于这两个痛点走出差异化路线。团队自 2013 年就开始将深度学习技术应用于代码生成和代码理解领域,持续发表研究成果,并率先将深度学习模型落地为商业产品。
企业的生成式AI支出从2023年的23亿美元暴增至138亿美元,表明从试点阶段向规模化落地转变。超过70%的决策者预计生成式AI在短期内将被更广泛采用,日常工作中已广泛应用。
主打“自动化执行、多模型调用、上下文记忆”的 AI 编程应用大热,但运行卡顿、资源消耗惊人、推理成本过高等问题也随之而来。
n8n成立于2019年,已集成400多个第三方应用,支持自托管,拥有23万活跃用户(含3000家企业),代码库位列GitHub全球Top 50。区别于Zapier等传统SaaS平台,n8n采用“按工作流计费”+“支持自定义与本地部署”的模式,以“connect anything to everything”为理念,是高性价比和数据控制的开源自动化平台。
近年来,扩散模型(Diffusion Models)凭借出色的生成质量,迅速成为图像、视频、语音、3D 内容等生成任务中的主流技术。从文本生成图像(如 Stable Diffusion),到高质量人脸合成、音频生成,再到三维形状建模,扩散模型正在广泛应用于游戏、虚拟现实、数字内容创作、广告设计、医学影像以及新兴的 AI 原生生产工具中。
赢了的才是「GPT-5」。 GPT-5 迟迟未现身,网友们开始制作各种梗图「吐槽」其实,这几天关于 GPT-5 的传言就没消停。先是有网友在 macOS ChatGPT 应用中发现了 GPT-5-Auto 和 GPT-5-Reasoning 模型的踪迹: