AI人工智能

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Sam Altman在各种场合都提到，大语言模型的多模态能力，是未来AI技术能够造福人类的最亟待突破的领域。那么现在在多模态大模型的视觉功能能否达到与语言功能匹配的水平？当前多模态模型取得的进步很大程度上归功于大语言模型（LLM）的推理能力。但在视觉方面，模型往往

如何根据特定需求选择视觉模型？ConvNet/ViT、supervised/CLIP模型，在ImageNet之外的指标上如何相互比较？来自MABZUAI和Meta的研究人员发表的最新研究，在「非标准」指标上全面比较了常见的视觉模型。论文地址：https://arx

人们很容易认为，在数据中心及其他领域，自动化没有界限。在这个世界上，人工智能似乎为改善数据中心运营和网络提供了无限的机会，整个IT行业都接受了工作流可以完全自动化以至于我们达到NoOps状态的概念，在数据中心内部似乎没有什么是我们不能自动化的。然而，现实更加令人清

在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中，高质量的穿着衣服的人体3D模型非常重要。传统的方法创建这些模型不仅需要大量时间，还需要能够捕捉多视角照片的专业设备，此外还依赖于技术熟练的专业人员。与此相反，在日常生活中，我们最常见的是通过手机相机拍摄的或

最近，Sam Altman又在达沃斯论坛上语出惊人，在大部分他出现的场合都成了全场的焦点。他表示，现在的GPT-4模型的能力只是对未来技术所能达到可能性的一种「预览」。他认为，AI技术的进步，将使世界变得变得越来越快，而人类只能看到前方「几步」，但AI能力的进化速

大语言模型序列长度的限制，极大地制约了其在人工智能领域的应用，比如多轮对话、长文本理解、多模态数据的处理与生成等。造成这一限制的根本原因在于当前大语言模型均采用的 Transformer 架构有着相对于序列长度的二次计算复杂度。这意味着随着序列长度的增加，需要的计

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