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2024-12-13 talkingdev

Meta FAIR发布新研究成果、模型和数据集

Meta人工智能研究实验室(FAIR)近期宣布分享一系列新的研究成果、模型和数据集。这些资源旨在推动人工智能领域的研究和创新。新共享的资源包括经过优化的机器学习模型、旨在提升算法性能的数据集,以及前沿的研究成...

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2024-10-24 talkingdev

Skyvern开源:利用 LLM 和计算机视觉实现浏览器自动化

Skyvern,作为YC S23的一员,最近正式推出。该项目是一个开源的AI代理,旨在简化浏览器自动化的过程。Skyvern结合了先进的机器学习技术,能够帮助用户自动执行各类在线任务,如表单填写、数据抓取和网页导航等。这一...

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2024-09-25 talkingdev

Llama 3.2:开创边缘AI与视觉革新之路

Llama 3.2 是一款全新的开源可定制模型,旨在推动边缘AI和计算机视觉的发展。该模型的设计能够灵活适应多种应用场景,从智能监控到无人驾驶汽车,Llama 3.2 提供了强大的支持。其核心优势在于可定制性,使开发者能够...

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2024-07-29 talkingdev

SAM 2:图像和视频中的任意物体分割技术

最近,研究人员推出了一种新的图像和视频分割模型——SAM 2,能够从图像和视频中精确地分割出任何物体。该模型采用了全新的分割框架,能够利用少量训练数据进行高质量的物体分割。SAM 2 的分割精度得到了显著提高,比...

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2024-07-24 talkingdev

MINT-1T-拥有万亿令牌的多模态数据集

研究人员宣布了一个新的数据集,其中包含了一个拥有1万亿令牌的多模态数据集。该数据集包括图像、音频和文本数据,并可用于训练人工智能算法。通过使用这个数据集,研究人员可以更好地理解人类语言和视觉系统的工作...

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2024-07-18 talkingdev

论文:立体匹配的深度估计方法,视频立体匹配增强深度估计

科研人员最近提出了一种新的视频立体匹配方法,该方法通过确保时间连续性,增强了深度估计的能力。立体匹配是计算机视觉中的一个核心任务,主要用于恢复场景的深度信息。新的立体匹配方法在处理视频内容时,特别强调...

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2024-07-12 talkingdev

ConceptExpress:从单张图片中学习提取多个概念的技术

无监督概念提取(Unsupervised Concept Extraction,简称 UCE)是一项新的技术任务,它能从单张图片中提取并重建多个概念,无需任何人工注释。这种方法的优点在于,它能从大量的无标签数据中自动提取有价值的信息,...

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2024-07-11 talkingdev

FlashAttention-3: 异步和低精度实现快速准确的注意力机制

近日,由香港中文大学、清华大学等机构的研究人员提出了一种新的注意力机制模型——FlashAttention-3。相较于传统的注意力机制,FlashAttention-3 实现了异步和低精度计算,从而实现了在保证准确度的同时,大幅提高了...

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2024-07-05 talkingdev

OpenStreetView:一个全球图像街景定位数据集开放

OpenStreetView-5M是一个重要的开放获取数据集,包含超过500万张来自225个国家的地理标签街道图像。该数据集旨在通过测试图像定位能力,推动计算机视觉的极限。OpenStreetView-5M不仅覆盖了全球范围内的街道图像,也...

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2024-07-03 talkingdev

解析器的寓言:CVPR的精彩主题演讲

在最近的CVPR(计算机视觉和模式识别会议)上,一场名为《解析器的寓言》的主题演讲引发了广泛的关注和热议。这份由28页PDF幻灯片构成的演讲,深入浅出地解释了解析器的重要性和它在现代科技领域中的应用。解析器是...

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