GPT-4V已经能帮我们设计网站代码，控制浏览器，这些应用集中在虚拟数字世界中。假如我们把GPT-4V带入现实世界，让它作为控制机器人的大脑，会有什么有趣的结果呢？最近，来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出「ViLa」算法，实现了让GPT-4V走进物理世界中，为机器人操作日常生活物品提供任务规划。ViLa全称是RoboticVision-LanguagePlanning，它利用GPT-4V在视觉和语言两个模态上做联合推理的能力，把抽象的语言指令分解为一系列可执行的步骤。ViLa最让人惊喜的是它展现出对物理世界中常识的理解，而这是很多之前基于大语言模型（LLM）的机器人任务规划算法所欠缺的。比
我对编解码器了解较少。我所知道的编解码器代表解码/编码。在编解码器中将内置在手机中，外部库可以用作替代方案。编解码器对音频\视频起着重要作用，其中格式已编码为文件并解码以播放它们。问题:Androidapi16随MediaCodec一起提供，它可以进行编码/解码工作。MediaCodec包含标志常量"video/mp4v-es"是否与MPEG-4part2(MPEG-4VisualFormat)编解码器格式相同。note:ThereisMPEG-4part10formatwhichis(H.264)AVCFormat.Ijustwantneedconfirmationoranydocu
如何将语言/视觉输入转换为机器人动作？训练自定义模型的方法已经过时，基于最近大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的技术进展，通过prompt工程使用ChatGPT或GPT-4等通用模型才是时下热门的方法。这种方法绕过了海量数据的收集和对模型的训练过程，展示出了强大的灵活性，而且对不同机器人硬件更具适应性，并增强了系统对研究和工业应用的可重用性。特别是最近出现了通用视觉大模型（VLM），如GPT-4V，将这些视觉系统集成到任务规划中，为开发基于多模态人类指令的任务规划器提供了可能性。在近期微软的一篇论文中，研究者利用GPT-4V和GPT-4（图1）分别作为最新的VLM和LLM的范例，提出
目前最好的大型多模态模型GPT-4V与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集MMMU以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，如下排行榜所示。看起来，GPT-4V在一些科目上已经强过挂科的大学生了。当然这个数据集的创造目的并不为了击败大学生，而是为了提供一个兼具深度与广度的多模态AI测试基准，助力人工智能系统的开发，尤其是通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。随着大型语言模型（LLM）快速发展，人们对AGI这一颇具争议的概念进行了广泛讨论。简单来说，AGI是指在大多数任务上都与人类相当或超越人类的人工智能系统。由于缺乏公认的可操作
OpenAI在九月份为ChatGPT添加了图像输入功能，允许用户使用上传一张或多张图像配合进行对话，这一新兴功能的背后是一个被OpenAI称为GPT4-Vision的多模态（vision-language）大模型。鉴于OpenAI对「闭源」的坚持，多模态开源社区如雨后春笋般涌出了众多优秀的多模态大模型研究成果，例如两大代表作MiniGPT4和LLaVA已经向用户们展示了多模态对话和推理的无限可能性。在多模态大模型（LargeMulti-modalModels）领域，高效的模态对齐（modalityalignment）是至关重要的，但现有工作中模态对齐的效果却往往受制于缺少大规模的高质量的「图像
人工智能（AI）在医学影像诊断方面的应用已经有了长足的进步。然而，在未经严格测试的情况下，医生往往难以采信人工智能的诊断结果。对于他们来说，理解人工智能根据医学影像给出的判别，需要增加额外的认知成本。为了增强医生对辅助医疗的人工智能之间的信任，让AI通过一个医生必须通过的资格考试或许是一个有效的方法。医学执照考试是用来评估医生专业知识和技能的标准化考试，是衡量一个医生是否有能力安全有效地护理患者的基础。在最新的研究中，来自马萨诸塞大学、复旦大学的跨学科研究人员团队利用生成式多模态预训练模型GPT-4V(ision)突破了人工智能在医学问答中的最佳水平。研究测试了GPT-4V回答美国医学执照考试
GPT-4V的发布让许多计算机视觉（CV）应用看到了新的可能。一些研究人员开始探索GPT-4V的实际应用潜力。最近，一篇题为《OntheRoadwithGPT-4V(ision):EarlyExplorationsofVisual-LanguageModelonAutonomousDriving》的论文针对自动驾驶场景对GPT-4V的能力进行了难度递增的测试，从情景理解到推理，再到作为真实场景驾驶员的连续判断和决策。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.05332.pdf具体来说，论文对GPT-4V在自动驾驶领域的探索主要集中在以下几个方面：1、情景理解：该测试旨在评
世界各地的人们每天都会创造大量视频，包括用户直播的内容、短视频、电影、体育比赛、广告等等。视频是一种多功能媒介，可以通过文本、视觉和音频等多种模态传递信息和内容。如果可以开发出能学习多模态数据的方法，就能帮助人们设计出具备强大能力的认知机器——它不会受限于经过人工调整的数据集，而是可以分析原生态的真实世界视频。但是，在研究视频理解时，多模态这种丰富的表征会带来诸多挑战，尤其是当视频较长时。理解长视频是很复杂的任务，需要能分析多个片段的图像和音频序列的先进方法。不仅如此，另一大挑战是提取不同来源的信息，比如分辨不同的说话人、识别人物以及保持叙述连贯性。此外，基于视频中的证据回答问题也需要深入理解
1.开启web配置模式华为交换机(S5735S-L24P4S-A1)该型号交换机默认不开启web管理模式。需要通过Console口配置模式开启web管理模式，方便使用图形化界面升级操作系统1.进入配置命令模式PleasePressENTER.Aninitialpasswordisrequiredforthefirstloginviatheconsole.Setapasswordandkeepitsafe.Otherwiseyouwillnotbeabletologinviatheconsole.Pleaseconfiguretheloginpassword(8-16)EnterPassword
微软最近发布了名为“MathVista”的全新多模态数学推理基准数据集，同时提供了一份涵盖 112页的详细评测报告，专注于大型多模态模型的数学推理表现。这一基准测试对于目前最先进的模型，如GPT-4V，来说也是一项挑战，显示了这些模型在多模态数学问题解决方面的局限性。报告还深入分析了GPT-4V在自我验证、自洽性和多轮对话能力的研究潜力。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.02255项目地址：https://mathvista.github.io/HF数据集：https://huggingface.co/datasets/AI4Math/MathVista数据可视化
