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针对医学图像分割的基础模型应用探索

针对医学图像分割的基础模型应用探索

针对医学图像分割的基础模型应用探索

来自美国医学院的研究团队聚焦于医学图像分割领域中人工智能基础模型的开发与应用,提供了一个全面的基础模型开发框架。

来自主题: AI技术研报
3627 点击    2024-11-08 13:51
玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

玩转「智能体魔方」!清华推出AgentSquare模块化搜索框架,开启AI智能体高速进化时代

AI智能体能像有机生命一样自适应演化吗?最近清华大学团队提出了AgentSquare模块化智能体设计框架,通过标准化的模块接口抽象,让AI智能体可以通过模块演化和重组高速进化,实现针对不同任务场景的自适应演进,赋能超越人类设计的智能体系统在多种评测数据集上广泛自我涌现。

来自主题: AI技术研报
2911 点击    2024-11-07 21:03
Lodge++:基于两阶段策略的高质量超长舞蹈生成框架

Lodge++:基于两阶段策略的高质量超长舞蹈生成框架

Lodge++:基于两阶段策略的高质量超长舞蹈生成框架

Lodge++ 是一个创新的舞蹈编排框架,旨在根据给定的音乐和期望的舞蹈风格生成高质量、超长且生动的舞蹈序列。

来自主题: AI技术研报
7301 点击    2024-11-07 11:43
轻松搭建AI版“谁是卧底”游戏,muAgent框架让知识图谱秒变编排引擎,支持复杂推理+在线协同

轻松搭建AI版“谁是卧底”游戏,muAgent框架让知识图谱秒变编排引擎,支持复杂推理+在线协同

轻松搭建AI版“谁是卧底”游戏,muAgent框架让知识图谱秒变编排引擎,支持复杂推理+在线协同

全新Agent框架,将知识图谱从知识获取来源直接升级为Agent编排引擎。 蚂蚁集团推出muAgent,兼容现有市面各类Agent框架,同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。

来自主题: AI资讯
4270 点击    2024-11-06 15:50
使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

使用 Swarm 构建多智能体新闻助理

本文将带你构建一个多智能体新闻助理,利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下,我们将实现一个多智能体系统,让不同的智能体各司其职,分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务,而无需付费使用外部服务。

来自主题: AI技术研报
4319 点击    2024-11-06 09:44
Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

Agent也有快慢脑了!这次真的不一样

基于这一理念,DeepMind团队开发了一个双系统框架,称为Talker-Reasoner,旨在模仿人类的这两种思维模式。

来自主题: AI技术研报
4224 点击    2024-11-06 09:39
Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst:基于语言指令的3D感知图像合成技术

Bifröst 是一个创新的3D感知图像合成框架,它利用扩散模型来执行基于语言指令的图像合成任务。

来自主题: AI技术研报
4530 点击    2024-11-05 19:29
NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

近日,中科大王杰教授团队(MIRA Lab)和华为诺亚方舟实验室(Huawei Noah's Ark Lab)联合提出了可生成具有成千上万节点规模的神经电路生成与优化框架,具备高扩展性和高可解释性,这为新一代芯片电路逻辑综合工具奠定了重要基础。论文发表在 CCF-A 类人工智能顶级会议 Neural Information Processing Systems(NeurIPS 2024)。

来自主题: AI技术研报
3155 点击    2024-11-05 15:01
视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

视觉定位新SOTA!华人团队开源革新框架SegVG,边界框转为分割信号 | ECCV 2024

SegVG是一种新的视觉定位方法,通过将边界框注释转化为像素级分割信号来增强模型的监督信号,同时利用三重对齐模块解决特征域差异问题,提升了定位准确性。实验结果显示,SegVG在多个标准数据集上超越了现有的最佳模型,证明了其在视觉定位任务中的有效性和实用性。

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3009 点击    2024-11-05 14:56