在人工智能迅速发展的今天，多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP（对比语言-图像预训练）作为其中的典范，通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间，为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理 ...

斯坦福大学教授李飞飞团队关于 2024 年人工智能发展报告总结。1. 核心信息在2024年，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，但也面临着挑战。AI 在特定任务上超越了人类，如图像分类和语言理解，但在更复杂的任务上仍有局限。工业界在 AI ...

Janus团队 投稿自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 在多模态AI领域，基于预训练视觉编码器与MLLM的方法（如LLaVA系列）在视觉理解任务上展现出卓越性能。 而基于Rectified Flow的模型（如Stable Diffusion ...

华人设计师贺苏与Azure AI Foundry：引领微软AI创新的幕后英雄,贺苏,设计师,微软,azure,foundry,产品设计 ...

他相比 fine-tuning 最大的优势就是，不用进行训练 ... 因为我们 OpenAI API 进阶，所以我们后面的范例使用的 LLM 都是以Open AI 为例，后面大家可以根据自己任务的需要换成自己需要的 LLM 模型即可。 当然，在这篇文章的末尾，全部的全部代码都会被保存为一个 ...

NumPro团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 用看漫画的方式，大幅提升视频大模型时序定位能力！ 方法名为NumPro，无需训练，通过数字视觉提示就能增强。 就像漫画中用编号的画格引导读者按顺序理解故事，将视觉内容与清晰的时间线联系起来一样。

在人工智能飞速发展的今天，多模态AI技术正逐渐成为研究的热点。近日，来自DeepSeek、北京大学、香港大学及清华大学等多个团队合作推出的JanusFlow模型，无疑为该领域带来了新的突破。JanusFlow，以其1.3亿参数的规模，将视觉理解与生成能力有效整合，展现出卓越的性能，其成果也在学术界和工业界引起了广泛关注。

最近，17岁高中生调试80多版打造的神级Prompt（名为Thinking-Claude）引发争议，有人感叹又一位天才Prompt少年横空出世，也有人提醒广大LLM的应用开发团队，不要被情绪冲昏头脑，认为这个Prompt过于复杂且可维护性较低，堪称最 ...

LightZero 是一个轻量、高效、易懂的 MCTS+RL 开源算法库。 有关 LightZero 的任何疑问，您都可以咨询基于 RAG 技术的问答助手：ZeroPal。 🔍 背景 以 AlphaZero, MuZero 为代表的结合蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 和深度强化学习 (Deep Reinforcemeent Learning, ...

因应现今AI技术蓬勃发展，鼎新电脑今（19）日举行「ERP+AI新动能跨越时代新助力」活动，除了宣布更名为「鼎新数智」，发表企业核心系统融合生成式AI平台及应用。并首次亮相6大类AI助理，包含：知识助理、行政助理、生单助理、设备助理、数智助理、决策助 ...

引言：网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。废话不多说，我们直入主题。█ 什么是大模型？大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation ...

在众多新兴汽车品牌中，理想汽车常常被指责「没有技术」，甚至有些声音将其产品贬低为「工业垃圾」。尤其在智能座舱方面，外界对其印象似乎仅限于冰箱、彩电和大沙发等元素。 这种误解看似有其道理。理想汽车创始人李想被认为是车圈最优秀的产品经理，他敏锐地洞察了多孩家庭的需求，并针对这一细分市场提供了更好的用车体验。