目标检测新SOTA,端侧实时识别,沈向洋罕见转发点赞
目标检测新SOTA,端侧实时识别,沈向洋罕见转发点赞目标检测领域,迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5,IDEA研究院团队出品,在端侧就可实现实时识别。
目标检测领域,迎来了新进展—— Grounding DINO 1.5,IDEA研究院团队出品,在端侧就可实现实时识别。
当前,多模态大模型 (MLLM)在多项视觉任务上展现出了强大的认知理解能力。 然而大部分多模态大模型局限于单向的图像理解,难以将理解的内容映射回图像上。 比如,模型能轻易说出图中有哪些物体,但无法将物体在图中准确标识出来。 定位能力的缺失直接限制了多模态大模型在图像编辑,自动驾驶,机器人控制等下游领域的应用。针对这一问题,港大和字节跳动商业化团队的研究人员提出了一种新范式Groma
TinyLLaVA 项目由清华大学电子系多媒体信号与智能信息处理实验室 (MSIIP) 吴及教授团队和北京航空航天大学人工智能学院黄雷老师团队联袂打造。清华大学 MSIIP 实验室长期致力于智慧医疗、自然语言处理与知识发现、多模态等研究领域。北航团队长期致力于深度学习、多模态、计算机视觉等研究领域。
使用人类脑细胞,活的。 科幻小说《三体》中,为了支撑科技的发展,人类提出了几种下一代计算机的方案,其中除了传统的冯诺依曼架构,还包括量子计算机和生物计算机。其中量子计算的概念现在已有大量研究,生物计算的研究却少有报道。
GPT-4在为人类选股时,表现竟然超越了大部分人类分析师,和针对金融训练的专业模型?在没有任何上下文的情况下,它们直接就成功分析了财务报表,这一发现让许多业内大咖震惊了。然而好景不长,有AI大牛指出研究中的bug:之所以会这样,很可能是训练数据被污染了。
OpenAI离职潮中,又一研究员官宣离职,并且还发出了“警告”信息:
ChemLLM系列模型是由上海人工智能实验室开发的首个兼备推理、对话等通用能力和化学专业能力的开源大模型。相比于现有的其他大模型,ChemLLM对化学空间进行了有效建模,在产物预测、名称转化和化学性质预测等核心化学任务上表现优异。ChemLLM系列模型已经发布到了始智AI wisemodel.cn开源社区,并且无需任何代码,两步即可完成模型的在线体验。
关于AI是否具有「心智理论」一直存在很多争议。Nature最新研究显示,GPT-4的行为可与人类媲美,甚至能够比人类更好地察觉出讽刺和暗示。虽然GPT-4在判断别人是否「失言」方面,未及人类水平,但这是因为它被不表达观点的护栏所限制,而并非因为其缺乏理解能力。
几十年来,核聚变释放能量的「精妙」过程一直吸引着科学家们的研究兴趣。 现在,在普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)中 ,科学家正借助人工智能,来解决人类面临的紧迫挑战:通过聚变等离子体产生清洁、可靠的能源。 与传统的计算机代码不同,机器学习不仅仅是指令列表,它可以分析数据、推断特征之间的关系、从新知识中学习并适应。
一直以来 AI 都是一个黑盒子(black box),其内部运作机制是不可见的。人们输入数据并得到结果,但无法检查输出结果的逻辑或者系统的代码。 而就在刚刚,Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。