-
Llama 3.1中文微调数据集已上线,超大模型一键部署
7 月的 AI 圈真是卷完小模型卷大模型,精彩不停!大多数同学都能体验 GPT-4o、Mistral-Nemo 这样的小模型,但 Llama-3.1-405B 和 Mistral-Large-2 这样的超大模型让很多小伙伴犯了难。 别担心!hyper.a...
-
隆重推出Llama 3.1:Meta最新一代强大模型
猫头虎是谁? 大家好,我是 猫头虎,别名猫头虎博主,擅长的技术领域包括云原生、前端、后端、运维和AI。我的博客主要分享技术教程、bug解决思路、开发工具教程、前沿科技资讯、产品评测图文、产品使用体验图文、产品优点推广文稿、产品横测对比文稿,以及线下技术...
-
Meta发布Llama 3.1 405B模型:开源与闭源模型之争的新篇章
引言 在人工智能领域,开源与闭源模型之争一直是热点话题。近日,Meta发布了最新的Llama 3.1 405B模型,以其强大的性能和庞大的参数规模,成为了开源模型中的佼佼者。本文将详细介绍Llama 3.1 405B模型的性能、功能及其在开源领域的影响...
-
Pixel-Aware Stable Diffusion for Realistic Image Super-Resolution and Personalized Stylization
香港理工大学&bytedance&alibaba https://github.com/yangxy/PASD/ https://arxiv.org/pdf/2308.14469 问题引入 当前的基于SD的方法缺乏对图片结构的保持,所以本...
-
【技术追踪】SDSeg:医学图像的 Stable Diffusion 分割(MICCAI-2024)
这医学图像分割领域啊,终究还是被 Stable Diffusion 闯进去了~ SDSeg:第一个基于 Stable Diffusion 的 latent 扩散医学图像分割模型,在五个不同医学影像模态的基准数据集上超越了现有的最先进方法~ 论...
-
Diffusion【1】:SDSeg——基于Stable Diffusion的单步扩散分割!
文章目录 前言 Abstract Introduction Methods Latent Estimation Concatenate Latent Fusion Trainable Vision Encoder Experiment D...
-
为Stable Diffusion模型瘦身并达到SOTA!LAPTOP-Diff:剪枝蒸馏新高度(OPPO)
文章链接:https://arxiv.org/pdf/2404.11098 在AIGC时代,对低成本甚至设备端应用扩散模型的需求日益增加。在压缩Stable Diffusion模型(SDM)方面,提出了几种方法,其中大多数利用手工设计的层移除方法来获得更...
-
原作者带队,LSTM真杀回来了!
20 世纪 90 年代,长短时记忆(LSTM)方法引入了恒定误差选择轮盘和门控的核心思想。三十多年来,LSTM 经受住了时间的考验,并为众多深度学习的成功案例做出了贡献。然而,以可并行自注意力为核心 Transformer 横空出世之后,LSTM 自身所...
-
模糊图像重建重大进展!DeblurGS:相机位姿不准也能极致渲染!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 尽管在从运动模糊图像中重建清晰的3D场景方面取得了重大进展,但向现实世界应用的过渡仍然具有挑战性。主要障碍源于严重的模糊,这导致通过“Structure-from-M...
-
Meta AI 发布开源基准数据集OpenEQA 促进AI代理的 “体验智能”
Meta AI 研究人员今天发布了 OpenEQA,这是一个新的开源基准数据集,旨在衡量人工智能系统对 “体验式问答”(embodied question answering)的能力 —— 这种能力使人工智能系统能够理解现实世界,从而回答有关环境的自然语言...
-
开源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精确的单目深度估计!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 0. 这篇文章干了啥? 提出了DepthFM:一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外,DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高...
-
CLRNet:一种用于自动驾驶车道检测的分层细化网络算法
车道是具有高级语义的交通标志,特别是在视觉导航系统中尤其重要。检测车道可以使许多应用受益,例如自动驾驶和高级驾驶员辅助系统(ADAS)中的视觉导航就是一个典型的应用,它可以帮助智能车辆更好地进行自车定位并更安全地行驶。 然而,车道检测拥有特定的局部模式,...
-
超越AF2?Iambic、英伟达、加州理工学院开发多尺度深度生成模型,进行状态特异性蛋白质-配体复合物结构预测
由蛋白质和小分子配体形成的结合复合物无处不在,对生命至关重要。虽然最近科学家在蛋白质结构预测方面取得了进展,但现有算法无法系统地预测结合配体结构及其对蛋白质折叠的调节作用。 为了解决这种差异,AI 制药公司 Iambic Therapeutics、英伟达...
-
深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析
2023年是大语言模型和稳定扩散的一年,时间序列领域虽然没有那么大的成就,但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer 结构(BasisFormer、Crossformer、Inverted transf...
-
抛弃编码器-解码器架构,用扩散模型做边缘检测效果更好,国防科大提出DiffusionEdge
现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构,以更好的提取多层次的特征,但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。 针对这一问题,一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。 论文题目:DiffusionEd...
-
ChatGPT论文:大语言模型LLM之战:Dolly、LLaMA 、Vicuna、Guanaco、Bard、ChatGPT--在自然语言转SQL(NL2SQL、Text-to-SQL)的比较(一)
摘要 ChatGPT的成功引发了一场AI竞赛,研究人员致力于开发新的大型语言模型(LLMs),以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期,许多声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通过各种指令调优方法出现了。作为文本到SQL解析的从业者,我...
-
Agent像人一样分工协作,还能“群聊”交换信息
智能体也要有“规范手册”! 一项名为MetaGPT的研究,通过对智能体角色进行明确分工,并要求多个智能体在协作中采用统一规范的“交流格式”等方法,让智能体性能大增。 目前,这项研究在GitHub上已狂揽33.6k星,并在深度学习顶会ICLR 2024上被...
-
使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速
Open AI 推出的 Whisper 是一个通用语音转录模型,在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的 large-v3 模型登顶了 OpenASR 排行榜,被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在 Common Voice 15 数据...
-
LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion
Q: 这篇论文试图解决什么问题? A: 这篇论文试图解决大型语言模型(LLMs)在特定领域(如编程、数学、生物医学或金融)能力不足的问题。尽管LLMs在多种现实世界任务中表现出色,但在某些特定领域仍然存在局限性,这阻碍了开发通用语言代理以应用于更广泛场景...
-
用大模型帮程序员找Bug,中科院剖析102篇论文总结出这些方案
中科院对“找Bug”下手了,一口气总结了N种方案! 法宝就是大模型。 大模型由于其卓越的自然语言理解、推理等能力,已经被应用于各种场景,取得了前所未有的效果。 类似的,软件测试领域也受益于其强大的能力,能够帮助生成逼真且多样化测试输入,模拟各种异常,加...
-
Transformer的无限之路:位置编码视角下的长度外推综述
在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域,Transformer 模型因其在序列建模中的卓越性能而受到广泛关注。然而,Transformer 及在其基础之上的大语言模型(Large Language Model...
-
可协助 AI 语言模型改善自我纠错能力,谷歌推出 BIG-Bench Mistake 数据集
IT之家 1 月 15 日消息,谷歌研究院日前使用自家 BIG-Bench 基准测试建立了一项“BIG-Bench Mistake”数据集,并利用相关数据集对市面上流行的语言模型“出错概率”及“纠错能力”进行了一系列评估研究。 谷歌研究人员表示,由于...
-
RoboFusion:通过SAM实现稳健的多模态3D检测
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2401.03907.pdf 多模态3D检测器致力于探索安全可靠的自动驾驶感知系统。然而,尽管在干净的基准数据集上实现了最先进的(SOTA)性能,...
-
AI看图猜位置,准确率超90%!斯坦福最新PIGEON模型:40%预测误差不到25公里
随手在网络上发布的一张照片,能暴露多少信息? 外国的一位博主@rainbolt就长年接受这种「照片游戏」的挑战,网友提供照片,他来猜测照片的具体拍摄地,有些照片甚至还能猜到具体的航班细节。 是不是细思极恐? 但「照片挑战」也同样抚慰了很多人心中的遗憾,...
-
为大模型恶补数学,上交开源MathPile语料库,95亿tokens,还可商用
在当前智能对话模型的发展中,强大的底层模型起着至关重要的作用。这些先进模型的预训练往往依赖于高质量且多样化的语料库,而如何构建这样的语料库,已成为行业中的一大挑战。 在备受瞩目的 AI for Math 领域,由于高质量的数学语料相对稀缺,这限制了生成式...
-
Stable Diffusion - 超分辨率插件 StableSR v2 (768x768) 配置与使用
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/131582734 论文:Exploiting Diffusion...
-
单帧标注视频就能学到片段特征,达到全监督性能!华科拿下时序行为检测新SOTA
如何从一段视频中找出感兴趣的片段?时序行为检测(Temporal Action Localization,TAL)是一种常用方法。 利用视频内容进行建模之后,就可以在整段视频当中自由搜索了。 而华中科技大学与密歇根大学的联合团队最近又为这项技术带来了新的...
-
英伟达推新AI语音识别模型Parakeet 号称优于Whisper
领先的开源对话 AI 工具包 NVIDIA NeMo宣布推出 Parakeet ASR 模型系列,这是一系列最先进的自动语音识别(ASR)模型,能够以出色的准确性转录英语口语。Parakeet ASR 模型与 Suno.ai 合作开发,是语音识别领域的一大...
-
当LLM学会左右互搏,基础模型或将迎来集体进化
金庸武侠小说中有一门武学绝技:左右互搏;乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功,初期想法在于左手与右手打架,以自娱自乐。而这种想法不仅能用来练武功,也能用来训练机器学习模型,比如前些年风靡一时的生成对抗网络(GAN)。 进入现今的大模型 (LLM ...
-
24 LLM错误代码补全:机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估:自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs 写在最前面 论文名片 对于命名实体识别、关系抽取任务的启发 课堂讨论 实验 自己构建的数据集...
-
全方位、无死角的开源,邢波团队LLM360让大模型实现真正的透明
开源模型正展现着它们蓬勃的生命力,不仅数量激增,性能更是愈发优秀。图灵奖获得者 Yann LeCun 也发出了这样的感叹:「开源人工智能模型正走在超越专有模型的路上。」 专有模型在技术性能和创新能力上展现了非凡的力量,但是它们不开源的性质成为 LLM 发...
-
开源模型「幻觉」更严重,这是三元组粒度的幻觉检测套件
大模型长期以来一直存在一个致命的问题,即生成幻觉。由于数据集的复杂性,难免会包含过时和错误的信息,这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见,这也算是一种形式的幻觉。如何检测和有效缓解大模型的生成幻觉问题一直是学术界的热门课...
-
Meta语音达LLaMA级里程碑!开源MMS模型可识别1100+语言
【新智元导读】Meta的大规模多语言语音 (MMS) 项目将彻底改变语音技术,使用wav2vec 2.0的自监督学习,MMS将语音技术扩展到1100到4000种语言。 在语音方面,Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。 今天,Me...
-
【GPT4】微软 GPT-4 测试报告(4)GPT4 的数学能力
**欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品微软 GPT-4 测试报告(1)总体介绍微软 GPT-4 测试报告(2)多模态与跨学科能力微软 GPT-4 测试报告(3)编程能力微软 GPT-4 测试报告(4)数学能力微软 GPT-4 测试报告(5)...
-
大模型版“5年高考3年模拟”来了!6141道数学题,还是多模态的那种
大模型的“5年高考3年模拟”数学题来了,还是加强强强版! 微软、加州大学洛杉矶分校(UCLA)、华盛顿大学(UW)联合打造全新多模态数学推理基准数据集。 名为“MathVista”。 涵盖各种题型共6141个问题,来源于28个现有的多模态数据集和3个新标...
-
专注图表理解,腾讯、南洋理工等开源图表羊驼大模型ChartLlama
在图像理解领域,多模态大模型已经充分展示了其卓越的性能。然而,对于工作中经常需要处理的图表理解与生成任务,现有的多模态模型仍有进步的空间。 尽管当前图表理解领域中的最先进模型在简单测试集上表现出色,但由于缺乏语言理解和输出能力,它们无法胜任更为复杂的问答...
-
IDEA提出ToG思维图谱 大模型性能提升214%!
近期,由IDEA研究院、微软亚洲研究院、香港科技大学等多方研究团队合作推出的Think-on-Graph技术,在深度推理领域掀起了一场革新。这一技术通过紧耦合大模型(LLM)与知识图谱(KG ,成功弥补了大模型在金融、法律、医疗等领域幻觉问题上的能力短板。...
-
南开&山大&北理工团队开发trRosettaRNA:利用Transformer网络自动预测RNA 3D结构
RNA 3D 结构预测是一个长期存在的挑战。 受最近蛋白质结构预测领域突破的启发,南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了 trRosettaRNA,这是一种基于深度学习的自动化 RNA 3D 结构预测方法。 trRosettaRNA 流程包括...
-
「GPT-4只是在压缩数据」,马毅团队造出白盒Transformer,可解释的大模型要来了吗?
RNA3D 结构预测是一个长期存在的挑战。 受最近蛋白质结构预测领域突破的启发,南开大学、山东大学以及北京理工大学的研究团队开发了 trRosettaRNA,这是一种基于深度学习的自动化 RNA3D 结构预测方法。 trRosettaRNA 流程包括两个主...
-
GPT-4比你更会问问题:让大模型自主复述,打破与人类对话的壁垒
在最新的人工智能领域动态中,人工生成的提示(prompt)质量对大语言模型(LLM)的响应精度有着决定性影响。OpenAI 提出的建议指出,精确、详细且具体的问题对于这些大语言模型的表现至关重要。然而,普通用户是否能够确保他们的问题对于 LLM 来说足够...
-
文生图大型实践:揭秘百度搜索AIGC绘画工具的背后故事!
作者 | Tianbao 导读 2023年以来,AIGC技术已催生了新一轮人工智能浪潮。AI绘画作为大模型最引人瞩目的应用领域之一,近年来也取得了重大突破。AI绘画系统可以根据用户的输入或提示生成各种风格的图像,这为艺术家、设计师和创作者提供...
-
强化学习与多任务推荐
一、短视频推荐两阶段约束强化学习算法 首先介绍的一项快手自研的 WWW 2023 Research Track 工作,主要解决短视频推荐场景下的带约束多目标优化问题。 在短视频推荐单列场景中,用户通过上下滑形式和系统进行交互,观看多个视频。用户对每个...
-
AI「脑补」画面太强了!李飞飞团队新作ZeroNVS,单个视图360度全场景生成
近来,利用3D感知扩散模型训练模型,然后对单个物体进行SDS蒸馏的研究数不胜数。 但是,能够真正做到「场景级」的画面生成,从未实现。 现如今,斯坦福李飞飞和谷歌团队打破了这个记录! 比如,输入一张从某个角度拍摄的客厅图片,整个客厅的样貌就出来了。 再来...
-
图模型也要大?清华朱文武团队有这样一些观点
在大模型时代,图机器学习面临什么样的机遇和挑战?是否存在,并该如何发展图的大模型?针对这一问题,清华大学朱文武教授团队首次提出图大模型(Large Graph Model)概念,系统总结并梳理了图大模型相关的概念、挑战和应用;进一步围绕动态性和可解释性,...
-
像搭乐高一样做数学定理证明题,GPT-3.5证明成功率达新SOTA
背景 作为长链条严格推理的典范,数学推理被认为是衡量语言模型推理能力的重要基准,GSM8K 和 MATH 等数学文字问题(math word problem)数据集被广泛应用于语言模型的测评和比较中。事实上,数学作为一项科学研究并不仅仅包括计算具体实例,...
-
让大模型看图比打字管用!NeurIPS 2023新研究提出多模态查询方法,准确率提升7.8%
大模型“识图”能力都这么强了,为啥还老找错东西? 例如,把长得不太像的蝙蝠和拍子搞混,又或是认不出一些数据集中的稀有鱼类…… 这是因为,我们让大模型“找东西”时,往往输入的是文本。 如果描述有歧义或太偏门,像是“bat”(蝙蝠还是拍子?)或“魔鳉”(Cy...
-
DeepMind:大模型又曝重大缺陷,无法自我纠正推理,除非提前得知正确答案
大语言模型又一项重大缺陷被DeepMind曝光! LLM无法纠正自己推理中的错误。 「Self-Correction」作为一种让模型修正自己回答的技术,在很多类型的任务中都能明显改进模型的输出质量。 但是最近,谷歌DeepMind和UIUC的研究人员却发...