AGI之Agent：《AgentAI:SurveyingtheHorizonsofMultimodalInteraction智能体AI:多模态交互视野的考察》翻译与解读导读：这篇文章探讨了一种新的多模态智能代理体系结构，该体系结构可感知视觉刺激、语言输入和其他环境相关数据，并产生有意义的实体动作。>>文章提出，随着深度学习的发展，语言模型和视觉语言模型在某些任务上显示出超人水平的能力。然而，这些模型通常难以在物理环境中产生实体动作。为此，文章提出了一种多模态智能代理框架，将语言模型和视觉语言模型纳入一个统一的系统架构中，以产生实体动作。该框架主要包含以下要点:>>整合各种感知模块，例如视觉、语
LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG文章目录LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAG一、多模态RAG二、多模态LLM三、多模态嵌入四、多模态索引与检索五、多模态RAG实战转载自：LLM之RAG实战（七）|使用llama_index实现多模态RAGhttps://mp.weixin.qq.com/s/FVF09cEO5nUipcL9R8ydXQ一、多模态RAGOpenAI开发日上最令人兴奋的发布之一是GPT-4VAPI（https://platform.openai.com/docs/guides/vision）的发布。GPT-4V是一
文章目录系列开源大模型LlamaChinese-LLaMA-AlpacaLlama2-ChineseLinlyYaYistanford_alpacaChatGLMtransformersGPT-3（未完全开源）BERTT5QwenBELLE
AAAI是国际顶级人工智能学术会议，属于CCFA类，在人工智能领域享有盛誉。今年的AAAI会议投稿量突破了历史记录，共有12100篇投稿（主赛道），最终录用2342篇，录用率为23.75%。对比前几年有了很大的提升：本次AAAI2024会议将于2024年2月20日至27日在加拿大温哥华会议中心举行。大家可以期待下~另外，为了帮同学们提前领略学术前沿趋势，了解大佬们的最新想法，我就先整理了一部分AAAI2024已录用论文来和大家分享，目前共有29篇，涉及图神经网络、时间序列、多模态、异常检测等热门研究方向。完整的论文录用清单也给整理啦。也欢迎中稿的同学在评论区分享~全部论文及录用清单看文末图神经
SamAltman在各种场合都提到，大语言模型的多模态能力，是未来AI技术能够造福人类的最亟待突破的领域。那么现在在多模态大模型的视觉功能能否达到与语言功能匹配的水平？当前多模态模型取得的进步很大程度上归功于大语言模型（LLM）的推理能力。但在视觉方面，模型往往只基于实例级别的对比语言-图像预训练（CLIP）。最近，来自纽约大学和UC伯克利的团队研究表明，多模态大语言模型（MLLM）在视觉处理方面仍存在普遍性的缺陷。其中，团队成员堪称「豪华」，除了领队谢赛宁外，共同参与还有马毅和LeCun两位大佬。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.06209开源项目：https:
多模态大模型-CogVLm论文阅读笔记COGVLM:VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGEMODELS论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.03079.pdfcode地址:https://github.com/THUDM/CogVLM时间:2023-11机构:zhipuai,tsinghua关键词:visuallanguagemodel效果:（2023-11）:CogVLM-17Bachievesstate-of-the-artperformanceon10classiccross-modalbenchmarks,includingNoCaps,Fl
文章目录前言一、GeminiDB总体介绍1.1、华为云数据库全景图1.2、GeminiDB发展历程1.3、GeminiDB全球分布情况二、GeminiDB云原生架构2.1、核心设计：存算分离&多模扩展2.2、存算分离&多模扩展核心优势2.3、高可用：秒级故障接管2.4、弹性扩展：扩计算，业务仅秒级抖动2.5、弹性扩展：扩存储，业务“0”感知2.6、分级存储：自动化冷热交替，应用“0”改造2.7、高可靠：Region内3AZ容灾，跨Region双活三、GeminiDB多模融合引擎3.1、生态兼容，层次解耦，数据融合3.2、GeminiDBRedis接口：提供稳定低时延3.3、GeminiDBMo
这是上海交通大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP3D-Diag/代码：https://github.com/qiaoyu-zheng/RP3D-Diag数据集：https://huggingface.co/datasets/QiaoyuZhen
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近日，由中国图象图形学学会青年工作委员会发起的“第十九届中国图象图形学学会青年科学家会议”在广州召开。会议面向国际学术前沿与国家战略需求，聚焦最新前沿技术和热点领域，邀请各界专家与青年学者进行总计超200场的高水平学术深度交流，促进图象图形领域“产学研”合作。一、前言引入在会上，来自合合信息的丁凯博士在“垂直领域大模型论坛”作题为《文档图像大模型的思考与探索》的报告，分享了关于文档大模型的最新研究成果以及对未来的展望。他指出，尽管以Chat-GPT为代表的大语言模型和GPT4-V多模态大模型在文档领域取得了显著成果，但OCR文档图像识别等领域的核心问题仍然存在。如场景及版式的多样性、采集设备的
