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新闻资讯7

AI顶会反噬整个学术圈!「不发表就会死」,NeurIPS爆仓,博士年肝4.5篇大崩溃

NUS研究者指出,NeurIPS等AI顶会投稿量激增,正反噬学术圈。当前模式存在结构性危机,如学术产出泡沫、环境代价高、研究者心理负荷大等。为此,他们提出“社区联邦会议”(CFC)模型以解决问题。

新智元
新闻资讯8

Agent引爆产品新思维、奇点智能研究院正式成立!2025 全球产品经理大会首日精彩速览

8月15日,2025全球产品经理大会开幕,众多专家分享见解。奇点智能研究院成立,聚焦AI多范式转换设六大研究领域。李建忠、方汉等嘉宾探讨AI产业生态、产品创新等,还涉及GenAI交互设计、AI产品“人味”等内容。

AI科技大本营
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吞下17亿图片,Meta最强巨兽DINOv3开源!重新定义CV天花板

Meta训出70亿参数「视觉巨兽」DINOv3并完全开源。它用自监督学习,无需人工标注,可生成强大图像特征,在多任务超专用方案,NASA已用其探索火星,还能推动多行业进步。

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开源动态7

Ultralytics & lightly-train:简计算机视觉模型训练,无需标签

在计算机视觉领域,获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练,减少标注成本与时间,可集成到现有训练管道,支持多种模型架构和应用场景。

机器学习AI算法工程
算法论文7

阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法

视频模型序列处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。

AIGC开放社区
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中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十】| “过拟合” 与 Dropout

文章围绕神经网络过拟合问题展开,介绍了过拟合的概念、危害及产生原因,阐述了缓解过拟合的正则方法,重点介绍了Dropout随机失活,还指出其局限性及在大模型中的应用策略。

AI大模型应用实践
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无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab

图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。

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LeCun发布最新世界模型:首次实现16秒连贯场景预测,具身智能掌握第一视角!还打脸用了VAE

LeCun团队推出PEVA模型,让具身智能体学会人类“预判能力”,首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构动作表示与条件扩散Transformer,用真实数据训练,解决长时序问题,还能筛选最优动作。

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FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动科研”

FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动科研’,生物比学更具‘平台’潜力,团队聚焦科研自动

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PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力

文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。

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