
OpenAI Cusor 已破解低调使用
OpenAI Cusor 已破解低调使用Cusor,一个AI编码器,如果仅仅是一个编码器,在chatGPT,百度,阿里,腾讯,字节等众多同类AI编辑器中不是最早的AI编辑器,也不是最先AI赋能的插件或者程序,但是一个支持自然语言,更适合程序员体质的Cusor凭什么脱颖而出?
Cusor,一个AI编码器,如果仅仅是一个编码器,在chatGPT,百度,阿里,腾讯,字节等众多同类AI编辑器中不是最早的AI编辑器,也不是最先AI赋能的插件或者程序,但是一个支持自然语言,更适合程序员体质的Cusor凭什么脱颖而出?
港科大团队重磅开源 VideoVAE+,提出了一种强大的跨模态的视频变分自编码器(Video VAE),通过提出新的时空分离的压缩机制和创新性引入文本指导,实现了对大幅运动视频的高效压缩与精准重建,同时保持很好的时间一致性和运动恢复。
时隔6年,一度被认为濒死的“BERT”杀回来了——
Florence-VL 提出了使用生成式视觉编码器 Florence-2 作为多模态模型的视觉信息输入,克服了传统视觉编码器(如 CLIP)仅提供单一视觉表征而往往忽略图片中关键的局部信息。
Meta最近开源了多个AI项目,包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等,提升了AI在图像处理和语音识别领域的能力,进一步推动了AI研究的进展。
在多模态AI领域,基于预训练视觉编码器与MLLM的方法(如LLaVA系列)在视觉理解任务上展现出卓越性能。
视觉数据的种类极其多样,囊括像素级别的图标到数小时的视频。现有的多模态大语言模型(MLLM)通常将视觉输入进行分辨率的标准化或进行动态切分等操作,以便视觉编码器处理。然而,这些方法对多模态理解并不理想,在处理不同长度的视觉输入时效率较低。
作为基础的视觉语言任务,指代表达理解(referring expression comprehension, REC)根据自然语言描述来定位图中被指代的目标。REC 模型通常由三部分组成:视觉编码器、文本编码器和跨模态交互,分别用于提取视觉特征、文本特征和跨模态特征特征交互与增强。
今日获悉,由莫斯科国立大学举办的 MSU 世界视频编码器大赛结果揭晓。在全部参赛编码器中,腾讯编码器包揽所有 15 项指标的全部第一,再次斩获全场最佳。
简而言之:矩阵 → ReLU 激活 → 矩阵