大型语言模型(LLMs)最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据(如GitHub公共数据)进行预训练，LLM可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。从架构的角度来看，现有的LLMs通常采用纯编码器或纯解码器的模型，这些模型通常只在一些理解或生成任务上执行的效果出色。纯编码模型通常适用于理解文本、代码检索之类的任务，而生成代码类的生成任务用纯解码器模型能有更出色的性能表现。并且，最近的一些模型用编码器-解码器这种更统一的架构来应对不同的任务。虽然这些模型
文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）Image-to-Text模型FlamingoVisualGPTText-to-Video模型PhenakiSoundifyText-to-Audio模型AudioLMJukeboxWhisperChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（二）AI绘画成了2022年热议的科技话题，要归功于「以文生图」这种文字转图像（Text-to-Image）或文字转3D模型（Text-to-3D）这样崭新的交互方式。2
过去2个月，来自UC伯克利的研究人员给大语言模型们安排了一个擂台——ChatbotArena。GPT-4等大语言模型玩家打起了「排位赛」，通过随机battle，根据Elo得分来排名。这一过程中，每当一个用户访问并使用网站，就需要同时让两个不同的模型跑起来。他们是如何做到的？这不，就在今天，UC伯克利重磅开源了世界最快LLM推理和服务系统vLLM。简之，vLLM是一个开源的LLM推理和服务引擎。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值。配备全新算法的vLLM，重新定义了LLM服务的最新技术水平：与HuggingFaceTransformers相比，它提供高
通过对齐三维形状、二维图片以及相应的语言描述，多模态预训练方法也带动了3D表征学习的发展。不过现有的多模态预训练框架收集数据的方法缺乏可扩展性，极大限制了多模态学习的潜力，其中最主要的瓶颈在于语言模态的可扩展性和全面性。最近，SalesforceAI联手斯坦福大学和得克萨斯大学奥斯汀分校，发布了ULIP（CVPR2023）和ULIP-2项目，这些项目正在引领3D理解的新篇章。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.05171.pdf论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.08275.pdf代码链接：https://github.com/sales
文章目录ChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）Text-to-Text模型ChatGPTLaMDAPEERMetaAISpeechfromBrainText-to-Code模型CodexAlphacodeText-to-Science模型GalacticaMinerva其他模型AlphaTensorGATOPhysDiffChatBCGChatGPTisnotallyouneed，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）AI生成模型可不止ChatGPT一个，光是基于文本输入的就有7种——
1.概述 VIO(Visual-InertialOdometry视觉惯性里程计)即结合相机与惯性测量单元IMU实现局部状态如位置、姿态、速度、路标点的最优状态估计。完整的SLAM系统还包括闭环检测（位置识别和相对状态求解）、全局地图构建（位姿图或者全局BA）等，理论上说这些模块可以在不同的VIO算法中进行复用。VIO为整个SLAM系统提供持续的局部状态，是整个SLAM系统能够保持实时、稳定运行的基础。2.算法分类 把是否将数据放在一起进行联合优化可将VIO算法分类成松耦合和紧耦合，业界已证明紧耦合VIO从精度和鲁棒性上要好于松耦合，本文只对紧耦合VIO算法进行相关分析。3.开源
声明本篇文章的相关图片来源于论文：InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutions论文链接如下：https://arxiv.org/pdf/2211.05778.pdf碍于本人的知识水平所限，本篇文章的总结可能存在不妥之处如作为参考，请谨慎推理内容的真实性欢迎各路大佬指出问题！文章分类领域定位计算机视觉领域细分骨架Backbone这篇文章得出的结论是什么？或者说：这篇文章讨论了什么问题？基于CNN的不同于常规视觉ViTs的新型模型骨架架构InternImage介绍与讨论这篇文章的创新
文章目录一、YOLO系列算法的简单回顾二、YOLOv8简介2.1安装和简单使用2.2UltralyticsHUB2.2.1UploadDataset2.3YOLOv8主要改动三、YOLOv8细节详述四、YOLOv8训练自己的数据集论文：暂无官方文档：https://docs.ultralytics.com/代码：https://github.com/ultralytics/ultralytics出处：2023.01|Ultralytics(同YOLOv5)一、YOLO系列算法的简单回顾YOLO(YouOnlyLookOnce)是目前非常流行的一种目标检测和图像分割的框架：YOLOv1：2015
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