视觉上下文提示（Visual In-Context Prompting）是一种创新的方法，能适应各种提示和上下文，极大地提高了分割任务的性能，并在开放式挑战中展示了令人印象深刻的结果。该方法为深度学习模型提供了更多的信息，从而...

谷歌利用MaxText和Jax训练技术，同时在超过5万个芯片上进行了LLM（语言模型）训练任务，保持了66%以上的利用率，成为了最佳MFU的强有力竞争者。该项目主要基于专有技术，但其中展示了一些有趣的细节，对于其他大规模...

研究人员推出了一种用于文本生成中的扩散模型的新技术。通过使用软吸收状态，他们改善了模型处理离散文本变化的方式，从而加快了学习速度和采样速度。扩散模型是一种能够模拟物质扩散过程的数学模型，能够以一种高效...

Meta科学家最近开发出了一种全新的方法，通过研究大脑波形，理解人们思考或听到的词语和短语，而无需进行任何手术。这一技术或许将为我们提供新的视角，去理解大脑如何处理和解码语言信息。通过这种方法，我们将有可...

试想一下，如果有一个模型既能理解和撰写文本，同时也能创作出匹配的图片，那将是多么的神奇。这就是新模型MiniGPT-5所能做到的。MiniGPT-5采用了一种被称为“生成vokens”的特殊技术来实现这一目标。所谓的“生成voken...

近年来，Microsoft的UniLM团队在自然语言处理领域取得了一些显著的成果。他们最近推出的Kosmos模型套件已经进军图像领域。这次的特定实例是用于从图像读取文本密集的文件，并为该文件生成文本或标记。这与最近Meta为...

Meta公司新推出的Emu图像生成模型已在用户偏好调查中超越SDXL。Emu模型是在11亿图像对上进行预训练的，只在几千张精心策划的图像上进行了微调。此模型将作为Meta新AI助手计划的主要支柱。Emu的高效性能，证明了大规...

InternLM-XComposer是一个前沿的工具，能够创建文本和图片完美配合的文章。这款工具采用了先进的图像和文本理解技术，可以根据文本内容自动生成与之相符的图片，也可以根据图片生成相应的文本。此外，该工具还支持自...