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ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

本文介绍了香港科技大学(广州)的一篇关于大模型高效微调(LLM PEFT Fine-tuning)的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」

来自主题: AI技术研报
10065 点击    2024-05-26 13:50
大厂AI人,奔向香港

大厂AI人,奔向香港

大厂AI人,奔向香港

“在香港AI创业,遍地都是机会”?

来自主题: AI资讯
8213 点击    2024-05-10 10:54
AI风口中的香港,想做全球AI的算力、数据、人才枢纽 | 最前线

AI风口中的香港,想做全球AI的算力、数据、人才枢纽 | 最前线

AI风口中的香港,想做全球AI的算力、数据、人才枢纽 | 最前线

2023年12月,宁德时代低调宣布在香港设立国际研发中心; 2024年3月11日,作为中国科学院在香港设立的首个国家级信息研发机构,中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心发布了医疗多模态大模型CARES Copilot 1.0;

来自主题: AI资讯
8487 点击    2024-04-22 10:42
CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

CVPR 2024高分论文:全新生成式编辑框架GenN2N,统一NeRF转换任务

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!

来自主题: AI技术研报
7662 点击    2024-04-19 17:17
无需训练,这个新方法实现了生成图像尺寸、分辨率自由

无需训练,这个新方法实现了生成图像尺寸、分辨率自由

无需训练,这个新方法实现了生成图像尺寸、分辨率自由

近日,来自香港中文大学 - 商汤科技联合实验室等机构的研究者们提出了FouriScale,该方法在利用预训练扩散模型生成高分辨率图像方面取得了显著提升。

来自主题: AI技术研报
7008 点击    2024-04-08 15:41
中科大等意外发现:大模型不看图也能正确回答视觉问题!

中科大等意外发现:大模型不看图也能正确回答视觉问题!

中科大等意外发现:大模型不看图也能正确回答视觉问题!

大模型不看图,竟也能正确回答视觉问题?!中科大、香港中文大学、上海AI Lab的研究团队团队意外发现了这一离奇现象。他们首先看到像GPT-4V、GeminiPro、Qwen1.5-72B、Yi-VL-34B以及LLaVA-Next-34B等大模型,不管是闭源还是开源,语言模型还是多模态,竟然只根据在多模态基准MMMU测试中的问题和选项文本,就能获得不错的成绩。

来自主题: AI技术研报
5463 点击    2024-04-07 13:10
CAIR香港人工智能与机器人医疗论坛开幕,聚焦AI科技与医疗的跨学科融合

CAIR香港人工智能与机器人医疗论坛开幕,聚焦AI科技与医疗的跨学科融合

CAIR香港人工智能与机器人医疗论坛开幕,聚焦AI科技与医疗的跨学科融合

随着现代医学的进步,机器人辅助手术技术日益成为业界焦点。手术机器人不仅提升了手术的精準度,也為为疗专业人员及患者带来了更优质的治疗经验

来自主题: AI资讯
5529 点击    2024-03-29 14:56
腾讯混元最新图生视频模型!想动哪里点哪里,诸葛青睁眼原来长这样 | 开源

腾讯混元最新图生视频模型!想动哪里点哪里,诸葛青睁眼原来长这样 | 开源

腾讯混元最新图生视频模型!想动哪里点哪里,诸葛青睁眼原来长这样 | 开源

以上效果来自一个新的图生视频模型Follow-Your-Click,由腾讯混元、清华大学和香港科技大学联合推出。任意一张照片输入模型,只需要点击对应区域,加上少量简单的提示词,就可以让图片中原本静态的区域动起来,一键转换成视频。

来自主题: AI资讯
4248 点击    2024-03-17 11:45
给AI Agent完整的一生!港大NYU谢赛宁等最新智能体研究:虚拟即现实

给AI Agent完整的一生!港大NYU谢赛宁等最新智能体研究:虚拟即现实

给AI Agent完整的一生!港大NYU谢赛宁等最新智能体研究:虚拟即现实

近日,来自香港大学的Jihan Yang和纽约大学的谢赛宁等人发表了新的成果,将真实世界的地图、街景等各种信息融入Agent所在的虚拟世界,为智能体的未来赋予了无限可能。

来自主题: AI资讯
6382 点击    2024-03-03 16:55