
名场面来了,李云龙、徐江、王多鱼同台飙戏,背后是小红书的AI
名场面来了,李云龙、徐江、王多鱼同台飙戏,背后是小红书的AI近日,来自小红书的技术团队 FireRed,提出了基于大语言模型的 FireRedTTS 语音合成系统,并分享了在短视频配音及聊天式语音对话等应用的一些实践。
近日,来自小红书的技术团队 FireRed,提出了基于大语言模型的 FireRedTTS 语音合成系统,并分享了在短视频配音及聊天式语音对话等应用的一些实践。
视频理解仍然是计算机视觉和人工智能领域的一个主要挑战。最近在视频理解上的许多进展都是通过端到端地训练多模态大语言模型实现的[1,2,3]。然而,当这些模型处理较长的视频时,内存消耗可能会显著增加,甚至变得难以承受,并且自注意力机制有时可能难以捕捉长程关系 [4]。这些问题阻碍了将端到端模型进一步应用于视频理解。
论文的审稿模式想必大家都不会陌生,一篇论文除了分配多个评审,最后还将由PC综合评估各位审稿人的reviews撰写meta-review。
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视觉语言模型(VLM)这项 AI 技术所取得的突破令人振奋。它提供了一种更加动态、灵活的视频分析方法。VLM 使用户能够使用自然语言与输入的图像和视频进行交互,因此更加易于使用且更具适应性。这些模型可以通过 NIM 在 NVIDIA Jetson Orin 边缘 AI 平台或独立 GPU 上运行。本文将探讨如何构建基于 VLM 的视觉 AI 智能体,这些智能体无论是在边缘抑或是在云端都能运行。
ChatGPT的出现引发了一场AI革命,它展示了通过简单对话就能完成各种任务的强大能力,并且将不同的 AI 功能整合到一个统一的平台上。还记得小编第一次使用 ChatGPT 的时候给我带来极大震撼。
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖,主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
罗盟,本工作的第一作者。新加坡国立大学(NUS)人工智能专业准博士生,本科毕业于武汉大学。主要研究方向为多模态大语言模型和 Social AI、Human-eccentric AI。
当前的大型语言模型似乎能够通过一些公开的图灵测试。我们该如何衡量它们是否像人一样聪明呢?
EasyRec利用语言模型的语义理解能力和协同过滤技术,提升了在零样本学习场景下的推荐性能。通过整合用户和物品的文本描述,EasyRec能够生成高质量的语义嵌入,实现个性化且适应性强的推荐。