ChatGPT的诞生，引爆了2023年的基于大语言模型的AI浪潮，此后各类开源大语言模型陆续问世，包括Flan-T5、Vicuna、LLaMA、Alpaca等。随后，社区继续发力，为模拟这个多模态的世界，研究者们将纯语言的大模型扩展到了处理语言之外的多模态大语言模型，诸如支持图像类的MiniGPT-4、BLIP-2、Flamingo、InstructBLIP等，支持视频类的Video-LLaMA、PandaGPT等，以及支持声音类的SpeechGPT等等。但目前的多模态大语言模型，距离真正人类级别的AGI，总感觉少了点「内味」。没错，人类的认知和沟通必须无缝地在任何信息模态之间进行转换。作为人
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题:UniOcc:UnifyingVision-Centric3DOccupancyPredictionwithGeometricandSemanticRendering论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.09117.pdf论文思路：在这份技术报告中，本文提出了本文的解决方案，命名为UniOCC，用于在CVPR2023nuScenesOpenDatasetChallenge中以视觉为中心的3D占用预测轨道。现有的占用预测方法主要侧重于使用三维占用标签优化三维volume空间的投影特征。然而，这些标签的生成过程非常
在沉寂已久后，不信邪的社交江湖又出现了新变化。一些企业开始摩拳擦掌，希冀用AIGC的方式杀入社交市场。在面对微信的强大面前，他们打算怎么做？会有人成功吗？ @数科星球原创作者丨科科编辑丨十里香不得不说，在近几年中，社交从业者们已许久没有在创新圈中崭露头角了。甚至数科星球（ID：digital-planet）的投资人朋友们见到这种情况时，便直截了当地回复“谢谢，我们早就不看社交了”。对于大多数人来说，人们对于那一场商业变革的记忆还停留在米聊、易信、飞信与微信的二三事之中。随着当年的米聊扛把子们退隐江湖，这段尘封的记忆大有永远淡出历史舞台的趋势。虽然，tataUFO等垂直型社交以“小社交”的姿态火
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在GPT4对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？我们知道，人类在学习的过程中不仅仅会接触到文字、图像，还会同时接触声音、视频等各种模态的信息，并在脑中对这些信息同时进行加工处理和统一学习。那么：人工智能可以具备人类统一学习多模态信息的能力吗？事实上，多模态之间的互补性可以增强人工智能的学习能力，比如，CLIP将图像与文本进行统一学习的方式就取得了巨大的成功。但受限于多种模态之间巨大的差异性以及现有多模态模型对配对数据的依赖性，实现模态通用感知存在着艰
“工业流水线”的鼻祖，福特T型汽车[1]的电机装配，将组装过程拆成29道工序，将装备时间由平均二十分钟降到五分钟，效率提升四倍，下图图源[2]。T型汽车装配流水线这种流水线的思想在数据处理过程中也随处可见。其核心概念是：标准化的数据集合：对应待组装对象，是对数据处理中各个环节输入输出的一种一致性抽象。所谓一致，就是一个任意处理环节的输出，都可以作为任意处理环节的输入。可组合的数据变换：对应单道组装工序，定义了对数据进行变换的一个原子操作。通过组合各种原子操作，可以具有强大的表达力。则，数据处理的本质是：针对不同需求，读取并标准化数据集后，施加不同的变换组合。Unix管道Unix管道是一项非常伟
Datawhale干货 作者：崔腾松，Datawhale成员前言Meta开源万物可分割AI模型：segmentanythingmodel(SAM)。本文列举了一些资料，并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍，研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论，放眼当下和展望未来，给出了一些个人的想法和看法。资料论文地址1：https://arxiv.org/abs/2304.02643论文地址2：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/项目地址：https://github.co
Datawhale干货 作者：崔腾松，Datawhale成员前言Meta开源万物可分割AI模型：segmentanythingmodel(SAM)。本文列举了一些资料，并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍，研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论，放眼当下和展望未来，给出了一些个人的想法和看法。资料论文地址1：https://arxiv.org/abs/2304.02643论文地址2：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/项目地址：https://github.co
论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.12277背景最近由于业务需要，一直在关注信息抽取领域的一些文章，实验上尝试了BERT+Softmax、BERT+NER以及GlobalPointer等模型，效果都还可以，就是标数据有点费人。所以，想找一些few-shot效果比较好的模型，可以辅助标注。无意间，就发现了这篇论文，尝试做了zero-shot实验，效果很惊人。众所周知，信息抽取通常包含常见的四个子任务:实体抽取、关系抽取、事件抽取以及情感分析等。在过去，因为不同的任务识别的实体、事件类型等等都不一样，所以针对特定的任务要训练特定的模型，定制化较高，不具有通用性。针对这
大型语言模型以其强大的性能及通用性，带动了一批多模态的大模型开发，如音频、视频等。语言模型的底层架构大多是基于Transformer，且以解码器为主，所以无需过多调整模型架构即可适应其他序列模态。最近，谷歌发布了一个统一的语音-文本模型AudioPaLM，将文本和音频的token合并为一个多模态联合词汇表，再结合不同任务描述标记，可以实现在任意语音和文本的混合任务上训练decoder-only模型，包括语音识别（ASR）、文本到语音合成、自动语音翻译（AST）和语音到语音翻译（S2ST）等，将传统上由异质模型解决的任务统一到一个架构和训练流程中。图片论文链接：https://arxiv.org
源码https://github.com/webabcd/flutter_demo作者webabcd一统天下flutter-插件:flutter使用ios原生控件，并做数据通信示例如下:lib\plugin\plugin2.dart/**插件*本例用于演示flutter使用android/ios原生控件，并做数据通信**一、android插件开发*1、主flutter项目要先在android平台中运行一下*2、在android文件夹上，使用右键菜单，然后选择Flutter->OpenAndroidmoduleinAndroidStudio即可开发插件*3、参见/android/app/src/
