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关键词: openai,GPT-4o,VITA,腾讯优图,模型训练

大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变，最近，我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展，它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是，GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而，与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展，这一点怎么强调也不为过。

关键词: CV,AI,patch,AI,视觉模型

下一代视觉模型会摒弃patch吗？Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构，让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch，结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。

关键词: AI,LSTM,Vision-LSTM,AI视觉模型,视觉大模型

与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比，ViL 的性能更胜一筹。

关键词: 扩散模型,ViT,Transformer,CNN,计算机视觉

用卷积能做出一样好的效果。

关键词: token,上下文,智谱AI,AGI,GLM-3 Turbo,GLM-4

昨天刚刚在顶会ICLR作为特邀演讲（Invited Talk）中“国内唯一”的大模型玩家智谱AI，今天又放出了一个好消息

关键词: 国产大模型,Vitron,颜水成,扩散模型,模型训练,多模态大模型

奔向通用人工智能，大模型又迈出一大步。

关键词: ViTamin,视觉基础模型,SOTA,Transformer,模型训练

视觉语言模型屡屡出现新突破，但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。

关键词: 国产大模型,Vitron,颜水成,扩散模型,模型训练,多模态大模型

奔向通用人工智能，大模型又迈出一大步。

关键词: 生数科技,多模态大模型,多模态,清华多模态,U-ViT

清华系多模态大模型公司，又拿钱了！

关键词: VisionLLAMA,ViT,LLaMA,模型训练

半年多来，Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做 scaling）。