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Meta SAM 2:用于视频和图像的下一代 Meta Segment Anything 语义分割模型
喜好儿小斥候消息,Meta公司最近推出了一项革命性的技术——Meta Segment Anything Model 2(简称SAM 2),这是其前身SAM的升级版,专为视频和图像中的对象分割而设计。SAM 2不仅支持图像分割,还能够处理视频内容,使得对象分割技术更加先进和实用。 (Meta Segment Anything Model 2详细官方介绍和更多演示视频网址链接👇) 更多消息:https…- 1.1k
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HuggingFace 收购人工智能软件初创公司Argilla以扩充数据集
开源代码库 Hugging Face 将以 1000 万美元的价格收购人工智能软件开发商 Argilla。 喜好儿小斥候消息,Argilla,这家西班牙初创公司成立于 2017 年,为人工智能工程师构建了一个协作平台,以改进他们的数据,从而改进自然语言处理 (NLP) 应用程序。 Hugging Face 联合创始人兼首席执行官 Clem Delangue 此前投资了这家初创公司,并表示 Argi…- 781
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【AI论文与新生技术】3D-GRAND:百万规模的 3D-LLMs 数据集,具有更好的基础和更少的幻觉
喜好儿网小斥候语言和 3D 感知的集成对于开发理解物理世界并与之交互的实体代理和机器人至关重要。虽然大型语言模型 (LLMs) 已表现出令人印象深刻的语言理解和生成能力,但它们对 3D 环境 (3D-LLMs) 的适应仍处于早期阶段。主要挑战是缺乏在语言和 3D 场景之间提供密集基础的大规模数据集。 在本文中,我们介绍了 3D-GRAND,这是一个开创性的大型数据集,包含 40,087 个家庭场景…- 821
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微软宣布推出Phi-3:手机本地功能强大的语言模型
研究团队引入了 phi-3-mini,这是一个在 3.3 万亿个字符上训练的 38 亿参数语言模型,根据学术基准和内部测试衡量,其整体性能可与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 等模型相媲美(例如 phi -3-mini 在 MMLU 上达到了 69%,在 MT-bench 上达到了 8.38),尽管它足够小,可以部署在手机上。 AIGC专区: https://heehel.com/c…- 486
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谷歌推出 BIG-Bench Mistake 数据集:评估语言模型出错概率和自我纠错能力
谷歌研究院最近推出了一个名为 "BIG-Bench Mistake" 的数据集,用于评估语言模型的出错概率和自我纠错能力。这个数据集由谷歌研究人员使用自家的 BIG-Bench 基准测试创建,其中包含了 255 个逻辑错误。 通过对市面上的语言模型进行测试,研究人员发现,虽然大多数模型能够识别出逻辑错误并进行自我修正,但效果并不理想,通常需要人工干预来纠正模型的输出。谷歌研究人…- 265
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Meta官方研发的新作Ego-Exo4D:实现自我与外心视角流畅切换的突破性数据集
Ego-Exo4D 是一个基础数据集和基准套件,旨在支持视频学习和多模态感知的研究。该数据集由 Meta 的 FAIR(Fundamental Artificial Intelligence Research)团队、Meta 的 Project Aria 团队以及15所大学合作伙伴共同努力,持续了两年的时间。 Meta官方网址链接:https://ai.meta.com/ Ego-Exo4D更多详…- 331
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Google DeepMind推出人工智能模仿学习:AI代理系统通过观察人类教师学习任务
Google DeepMind最近宣布开发了一种创新的AI人工智能代理系统,该系统能够通过观察人类教师的行为来学习任务,并在专家离开后仍能回忆起所学的技能。这一学习方法被称为文化传播,类似于观看视频教程的方式。 研究人员在一个名为GoalCycle3D的模拟环境中进行了实验,通过这种模仿学习过程,AI代理系统成功模仿了人类教师的动作。这项研究对于改进机器人系统的训练具有重要意义,尤其…- 170
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