「多模态指令数据合成」共找到 3383 篇相关文章
Google 发布首个全模态 Embedding 2 模型,文本图片音视频 PDF 统一到一个向量空间
Google发布Gemini Embedding 2模型,它是业界首个原生支持文本、图片、视频、音频和PDF五种模态的Embedding模型,可将这些数据映射到同一向量空间,在多模态RAG、跨模态搜索等场景有应用,还介绍了跑分、用法、竞品、价格等情况。
当LeCun还在「画饼」,中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了
具身智能突破「遥操作」数据桎梏,商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。它是多模态理解 - 生成 - 预测一体化,有强物理感知力,还解决了空间感和时间记忆问题。
视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。
英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。
中英双语、29项第一、像素级理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。
具身智能最“脏”的活,被三个老炮干成了亿元生意|甲子光年
具身智能行业数据是关键卡点,海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念,搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资,成立4个月订单近亿元,从工业场景切入,规划了三阶段发展路径。
苹果应用商店App Store审核指南,审核流程
苹果App Store的审核流程包括准备上传、等待审核、审核中、准备销售等阶段。审核被拒常见原因包括元数据不准确、App完成度不足等。
Snowflake CEO 复盘:为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud?
Snowflake曾是企业数据平台代表,随AI崛起,CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线,不造基础模型,专注放大数据价值,其可靠、计费合理,核心竞争力在数据。
冲上 GitHub 热榜,这个智能问数开源项目火了!
数据使用麻烦,存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术,能用大白话查询数据库,将问题转成SQL执行并可视化呈现结果,功能实用,部署简单,降低了数据分析门槛。
企业数字化转型新引擎:MCP + LLM + Agent 架构赋能!
本文介绍MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议,它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准,可统一大模型与外部数据源和工具通信协议,打破数据孤岛,有诸多优势,还适用于多个场景。