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仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

仅缩小视觉Token位置编码间隔,轻松让多模态大模型理解百万Token!清华大学,香港大学,上海AI Lab新突破

随着语言大模型的成功,视觉 - 语言多模态大模型 (Vision-Language Multimodal Models, 简写为 VLMs) 发展迅速,但在长上下文场景下表现却不尽如人意,这一问题严重制约了多模态模型在实际应用中的潜力。

来自主题: AI技术研报
7145 点击    2025-01-15 14:23
阶跃星辰多模态大模型助力茶饮行业:全国数千家“茶百道”门店全面接入

阶跃星辰多模态大模型助力茶饮行业:全国数千家“茶百道”门店全面接入

阶跃星辰多模态大模型助力茶饮行业:全国数千家“茶百道”门店全面接入

茶百道与阶跃星辰已达成深度合作,双方积极探索大模型在茶饮行业的应用场景,通过多模态技术助力智能巡检、AIGC 营销,打造新型数字化门店生产运营方式,为用户带来更加安全、便捷和丰富的消费体验。

来自主题: AI资讯
6829 点击    2025-01-15 09:30
商汤破解世界模型秘诀,「日日新」实现AI大一统!原生融合模型破纪录双冠王

商汤破解世界模型秘诀,「日日新」实现AI大一统!原生融合模型破纪录双冠王

商汤破解世界模型秘诀,「日日新」实现AI大一统!原生融合模型破纪录双冠王

大模型下一个突破口在哪?商汤「日日新」原生融合大模型一举拿下双料冠军,给出了最好的答案。一个模型精通「看」与「想」,原生多模态融合让AI迈入「大一统」新纪元。

来自主题: AI资讯
7199 点击    2025-01-14 15:36
2025 AI手机交互体验:它能说会道,有眼有脑,是更聪明更懂你的AI伙伴

2025 AI手机交互体验:它能说会道,有眼有脑,是更聪明更懂你的AI伙伴

2025 AI手机交互体验:它能说会道,有眼有脑,是更聪明更懂你的AI伙伴

终于,5202年了,手机助手也乘着AI的快车,变得越来越好用了! 不仅内置了多模态大模型“大脑”,拥有超强的思考和对话能力,还长出了“眼睛”,可以看到屏幕内外的世界。

来自主题: AI资讯
6546 点击    2025-01-09 14:44
纯视觉方案,精准操控电脑和手机!港大Aria-UI登顶,超越Claude 3.5

纯视觉方案,精准操控电脑和手机!港大Aria-UI登顶,超越Claude 3.5

纯视觉方案,精准操控电脑和手机!港大Aria-UI登顶,超越Claude 3.5

Aria-UI通过纯视觉理解,实现了GUI指令的精准定位,无需依赖后台数据,简化了部署流程;在AndroidWorld和OSWorld等权威基准测试中表现出色,分别获得第一名和第三名,展示了强大的跨平台自动化能力。

来自主题: AI技术研报
9163 点击    2025-01-09 10:54
前微软亚研院视觉专家胡瀚加入腾讯,负责混元多模态大模型

前微软亚研院视觉专家胡瀚加入腾讯,负责混元多模态大模型

前微软亚研院视觉专家胡瀚加入腾讯,负责混元多模态大模型

1 月 18 日,北京,聊聊 2025 如何加入技术开发? AI 科技评论消息称,前微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员胡瀚,不久前加入腾讯,接替已离职的前腾讯混元大模型技术负责人之一的刘威,负责多模态大模型的研发工作。

来自主题: AI资讯
7423 点击    2025-01-09 10:22
AAAI 2025 | 多模态大语言模型空间智能新探索:仅需单张图片或一句话,就可以精准生成3D建模代码啦!

AAAI 2025 | 多模态大语言模型空间智能新探索:仅需单张图片或一句话,就可以精准生成3D建模代码啦!

AAAI 2025 | 多模态大语言模型空间智能新探索:仅需单张图片或一句话,就可以精准生成3D建模代码啦!

计算机辅助设计(CAD)已经成为许多行业设计、绘图和建模的标准方法。如今,几乎每一个制造出来的物体都是从参数化 CAD 建模开始的。

来自主题: AI技术研报
1831 点击    2025-01-03 16:07
多模态模型已落地多领域,OpenBayes贝式计算获评「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」

多模态模型已落地多领域,OpenBayes贝式计算获评「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」

多模态模型已落地多领域,OpenBayes贝式计算获评「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」

在 2024 年的 NeurIPS 会议上,Ilya Sutskever 提出了一系列关于人工智能发展的挑战性观点,尤其集中于 Scaling Law 的观点:「现有的预训练方法将会结束」,这不仅是一次技术的自然演进,也可能标志着对当前「大力出奇迹」方法的根本性质疑。

来自主题: AI资讯
6146 点击    2025-01-02 16:31