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用几何图形来实时构建高精地图,真香!
最近,多个机构学者合著的一篇研究为AI的规模化指了一条新路:物理神经网络(PNN),这一新兴的前沿领域还鲜少有人涉足,但绝对值得深耕!AI模型再扩展1000倍的秘密可能就藏在这里。
为什么说理解长视频难如 “大海捞针”?
研究者表示,如果 Sytem 2 蒸馏可以成为未来持续学习 AI 系统的重要特征,则可以进一步提升 System 2 表现不那么好的推理任务的性能。
AI 代理得越来越重要,能够实现自主决策和解决问题。为了有效运作,这些代理需要一个确定最佳行动方案的规划过程,然后执行计划的行动。
当前的视觉语言模型(VLM)主要通过 QA 问答形式进行性能评测,而缺乏对模型基础理解能力的评测,例如 detail image caption 性能的可靠评测手段。
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力,在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下,这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近,英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
文生图、文生视频,视觉生成赛道火热,但仍存在亟需解决的问题。
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构,微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
论老黄卖铲子的技术含量。