用AI自动设计智能体，数学提分25.9%，远超手工设计
用AI自动设计智能体，数学提分25.9%，远超手工设计AI，智能体，ADAS，元智能体搜索，模型训练
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8095 点击 2024-08-23 17:39
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构建支持和增强人类能力的AI工具，而不是试图完全取代人类。
从一大堆图片中精准找图，有新招了！论文已经中了ECCV 2024。
Attention is all you need.
PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
现在，长上下文视觉语言模型（VLM）有了新的全栈解决方案 ——LongVILA，它集系统、模型训练与数据集开发于一体。
本期我们邀请到了 纽约大学计算机科学院博士 童晟邦 带来【多模态大模型：视觉为中心的探索】的主题分享。
虽然大语言模型(LLM)的能力不断突破，但在长文生成方面却一直存在瓶颈。近日，清华大学和智谱AI联合发布的最新研究成果，为解决这一难题提供了创新方案。这项名为"LongWriter"的技术，成功将AI模型的长文生成能力从约2000字提升至10000字以上，同时保持了高质量输出。这一成果通过创新的数据构建方法、模型训练策略和评估基准，为AI长文创作开辟了新天地。
AI掌握自我设计的权力，将会怎样？最近，来自UBC等机构研究人员提出了「智能体自动化设计」系统，让元智能体使用搜索算法，自动构建强大的同类。
作为基础的视觉语言任务，指代表达理解（referring expression comprehension, REC）根据自然语言描述来定位图中被指代的目标。REC 模型通常由三部分组成：视觉编码器、文本编码器和跨模态交互，分别用于提取视觉特征、文本特征和跨模态特征特征交互与增强。