最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA，本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重，来试玩一下这个baby版的ChatGPT，为什么称作是baby版，是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下：本文将使用7B的参数权重，尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt，生成一些结果与ChatGPT进行对比，并在一张A100GPU上推理“窥探”：代码生成prompts：[“Thecodeforconvertingpdfintopicturesusingpythonisasfollows:”]**LLaMA结果
你知道维护Python这个大规模的开源项目，每年需要多少资金吗？答案是：约200万美元！PSF（Python软件基金会）在2022年6月发布了2021的年度报告，其中披露了以下这份支出明细（单位：千美元）：总支出金额196万美元，基本与2020年持平，不知道这个数额有没有超出你的预期呢？另外，在收入方面，2021年总收入为271万，因此年度净结余为75万。（PS.加上之前的资产，目前基金会还有506万~）PSF是一个独立的非营利性机构，致力于促进Python语言的发展与推广、促进Python国际化多元化社区的繁荣。虽然不以营利为目标，但不可否认的是，它也有着一笔不菲的金钱诉求：有更多的收入，才
你知道维护Python这个大规模的开源项目，每年需要多少资金吗？答案是：约200万美元！PSF（Python软件基金会）在2022年6月发布了2021的年度报告，其中披露了以下这份支出明细（单位：千美元）：总支出金额196万美元，基本与2020年持平，不知道这个数额有没有超出你的预期呢？另外，在收入方面，2021年总收入为271万，因此年度净结余为75万。（PS.加上之前的资产，目前基金会还有506万~）PSF是一个独立的非营利性机构，致力于促进Python语言的发展与推广、促进Python国际化多元化社区的繁荣。虽然不以营利为目标，但不可否认的是，它也有着一笔不菲的金钱诉求：有更多的收入，才
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
就在刚刚，MetaAI发布了SegmentAnythingModel（SAM）——第一个图像分割基础模型。SAM能从照片或视频中对任意对象实现一键分割，并且能够零样本迁移到其他任务。整体而言，SAM遵循了基础模型的思路：1.一种非常简单但可扩展的架构，可以处理多模态提示：文本、关键点、边界框。2.直观的标注流程，与模型设计紧密相连。3.一个数据飞轮，允许模型自举到大量未标记的图像。而且，毫不夸张地说，SAM已经学会了「物体」的一般概念，甚至对于未知物体、不熟悉的场景（例如水下和显微镜下）以及模糊的案例也是如此。此外，SAM还能够泛化到新任务和新领域，从业者并不需要自己微调模型了。论文地址：ht
Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。网友纷纷表示，太卷了！谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授WenhuChen表示「这也太快了」。AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：Grounded-Segment-Anything：自动检测
Meta的「分割一切」模型横空出世后，已经让圈内人惊呼CV不存在了。就在SAM发布后一天，国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。注：项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。网友纷纷表示，太卷了！谷歌大脑的研究科学家、滑铁卢大学计算机科学助理教授WenhuChen表示「这也太快了」。AI大佬沈向洋也向大家推荐了这一最新项目：Grounded-Segment-Anything：自动检测
