本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。不靠多模态数据，大语言模型也能看得懂图？！话不多说，直接看效果。就拿曾测试过BLIP-2的长城照片来说，它不仅可以识别出是长城，还能讲两句历史：再来一个奇形怪状的房子，它也能准确识别出不正常，并且知道该如何进出：故意把“Red”弄成紫色，“Green”涂成红色也干扰不了它：这就是最近研究人员提出的一种新模块化框架——LENS🔍（Language-EnhancedNeuralSystem）的识别效果。重要的是，不需要额外在多模态数据集上进行预训练，只用现成的大语言模型就能完成目标识别和视觉推理任务。既省钱又省力！研究人员
我尝试在另一个模态中包含一个模态。但是，我在Firefox中遇到了类似toomuchrecursion的错误。我使用了最新的jQuery和TwitterBootstrap，但仍然有这个问题。这是plunker显示错误您可以在控制台中找到错误UncaughtRangeError:Maximumcallstacksizeexceeded或toomuchrecursion有人知道怎么解决吗？谢谢 最佳答案 您可以应用maxisamanswer的第一个解决方案，而无需修改Bootstrap文件(如果您不能或不想修改)。在包含Bootstra
我尝试在另一个模态中包含一个模态。但是，我在Firefox中遇到了类似toomuchrecursion的错误。我使用了最新的jQuery和TwitterBootstrap，但仍然有这个问题。这是plunker显示错误您可以在控制台中找到错误UncaughtRangeError:Maximumcallstacksizeexceeded或toomuchrecursion有人知道怎么解决吗？谢谢 最佳答案 您可以应用maxisamanswer的第一个解决方案，而无需修改Bootstrap文件(如果您不能或不想修改)。在包含Bootstra
多模态大语言模型（MultimodalLargeLanguageModel，MLLM）依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题，目前已经涌现出一些令人惊叹的能力，比如看图写作和看图写代码。但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能，目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。为此，腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM上首次对现有12种开源MLLM模型进行了全面定量评测并公布了16个排行榜，包含感知和认知两个总榜以及14个子榜单：论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.13394.pdf项目链接：https://github.com/BradyF
2020年12月发布的CPM-1是国内首个中文大模型；2022年9月发布的CPM-Ant仅微调0.06%参数就能超越全参数微调效果；2023年5月发布的WebCPM是中文首个基于搜索的问答开源模型。CPM-Bee百亿大模型是团队最新发布的基座模型，中文能力登顶权威榜单ZeroCLUE，英文能力打平LLaMA。屡屡作出破壁性成就，CPM系列大模型一直在引领国产大模型攀登高峰，最近发布的VisCPM是又一次证明！VisCPM是由面壁智能、清华大学NLP实验室和知乎联合开源在OpenBMB的多模态大模型系列，其中VisCPM-Chat模型支持中英双语的多模态对话能力，VisCPM-Paint模型支持
ModalityComplementarinessTowardsUnderstandingMultimodalRobustness本文讨论了模态互补性在多模态鲁棒性中的重要性，并基于信息论提出了一种数据集层面量化度量，用于量化不同模态之间有多少互补信息，以及这些信息对预测标签有多大贡献。该指标基于互信息神经估计器（MINE）来计算。提出了一个两阶段pipeline，分成数据生成阶段和度量计算阶段。在数据生成阶段，作者生成具有受控模态互补性的数据集。在度量计算阶段，作者使用生成的数据集计算度量并分析结果。，并通过实验验证了其有效性。此外，本文还讨论了各种相关主题，如变压器、对抗性示例和深度学习模
文章目录一、背景二、方法2.1DETR2.2MDETR三、效果3.1预训练调整后的检测器3.2下游任务论文：MDETR-ModulatedDetectionforEnd-to-EndMulti-ModalUnderstanding代码：https://github.com/ashkamath/mdetr出处：ICCV2021Oral|YannLeCun|NYU|FacebookAI时间：2021.10贡献：提出了端到端的text-modulated检测系统打破了传统目标检测只能检测特定类别的限制，可以实现对任意形式文本输入中提及的内容进行检测一、背景目标检测在很多多模态理解系统中有着很重要的作
问题描述事情是这样的，最近新建了一个项目（多模块），这个不必多说大家就知道长什么样子（文件结构），问题是在我写完后想提交项目到Git仓库时，发现每个模块都要设置RemoteGit地址，那么相当于是把每一个模块独立一个Git仓库地址，这个是我这个项目中不希望出现的（当然也不排除的确存在这样的业务场景，存在即合理）。那么问题就来了，正如标题所言：如何将已经写完的代码模块进行合并统一提交到一个Git仓库地址？原因分析其实也很简单，知道其中的原理就知道IDEA如何操作可以解决上述问题。如果说每个模块都有一个.git文件夹的话，那么当然要对应不同的仓库，那么解决方案也就很简单，只需要将每个子模块的.gi
LLaMA-Adapter，现在已经完全解锁了。作为一个通用的多模态基础模型，它集成了图像、音频、文本、视频和3D点云等各种输入，同时还能提供图像、文本和检测的输出。相比于之前已经推出的LLaMA-Adapter，这次的升级版研究人员将它命名为LLaMA-adapterV2。论文：https://arxiv.org/abs/2304.15010这是升级之后的多模态和双语功能示意图：图片它是唯一可以结合多种模态的模型，例如，从3D点云和背景音频生成真实的图像。而且，它还支持双语功能，能接收和生成多种语言的文本。它还能和LLaMA/ImageBind，Falcon，LangChain等模型整合。在
/导读/最近的科技圈，大家都被微软推出的ChatGPT刷屏，作为工智能公司OpenAI于2022年11月推出的聊天机器人，其能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务，并且智能性远超当下所有的人机交互模型。而ChatGPT的轰动也让谷歌、百度等以搜索为主要业务的大厂感受到了前所未有的压力，也随即推出了自研的类ChatGPT模型，然而实际的使用效果还得打个问号。那么，如果对于文本的学习已经能够达到如此智能的地步，对于自动驾驶行业，ChatGPT能够为其带来什么呢？是否能够对困扰从业者多年的决策难题做出突破呢？自动驾驶
