瑞士信息与通信科技公司Assaia International（以下简称Assaia）成立于2018年，该公司开发了一款AI视觉识别软件，能通过人工智能和计算机视觉实时识别并管理机场空侧运营状态，帮助机场、航空公司和地勤人员提升空侧运营管理效率，将航班准点率提高17%，将飞机周转时间缩短11%。
在机器学习和计算机视觉中，让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作，那是相当费劲。
如今的生成式AI在人工智能领域迅猛发展，在计算机视觉中，图像和视频生成技术已日渐成熟，如Midjourney、Stable Video Diffusion [1]等模型广泛应用。然而，三维视觉领域的生成模型仍面临挑战。
自2021年诞生，CLIP已在计算机视觉识别系统和生成模型上得到了广泛的应用和巨大的成功。我们相信CLIP的创新和成功来自其高质量数据（WIT400M），而非模型或者损失函数本身。虽然3年来CLIP有大量的后续研究，但并未有研究通过对CLIP进行严格的消融实验来了解数据、模型和训练的关系。
探索视频理解的新境界，Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流！传统架构的局限已被打破，状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势，为视频理解领域带来了革命性的变革。
「这是自 Karpathy 和我 2015 年启动这门课程以来的第 9 个年头，这是人工智能和计算机视觉令人难以置信的十年！」知名 AI 科学家李飞飞的计算机视觉「神课」CS231n，又一次开课了。
2022 年底，随着 ChatGPT 的爆火，人类正式进入了大模型时代。然而，训练大模型需要的时空消耗依然居高不下，给大模型的普及和发展带来了巨大困难。面对这一挑战，原先在计算机视觉领域流行的 LoRA 技术成功转型大模型 [1][2]，带来了接近 2 倍的时间加速和理论最高 8 倍的空间压缩，将微调技术带进千家万户。
作为麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系（EECS）副教授，何恺明第一节课讲授了卷积神经网络的基本知识。
Sora刚发布不久，就被逆向工程“解剖”了？！
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型
