指代分割 (Referring Image Segmentation，RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。
指代分割 (Referring Image Segmentation，RIS) 是一项极具挑战性的多模态任务，要求算法能够同时理解精细的人类语言和视觉图像信息，并将图像中句子所指代的物体进行像素级别的分割。
在探索人工智能领域的浪潮中，针对个人消费者C端的AI解决方案的实际落脚点，似乎依旧沿着一条较为狭窄的路径发展。
相信很多朋友都看过这篇论文，在 2023 年 3 月，一支来自加拿大滑铁卢大学、清华大学和新加坡管理大学的团队，发表了一篇大模型综述《A Survey of Large Language Models》.
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题
来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！
在 2023 年的 “百模大战” 中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
2024 年谷歌研究学者计划（Research Scholar Program）获奖名单公布了。获奖者最高将获得 6 万美元奖金，用于支持研究工作。
024 QS世界大学学科排名来了！总体和23年变化不大
最近，一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估，OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月，并且当模型生成到推理环节以后，计算成本还将迅速超过训练环节。
