多模态王炸大模型GPT-4V，166页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。什么样的论文，能写出166页？不仅详细测评了GPT-4V在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示；还传授了一整套多模态大模型提示词使用技巧——手把手教你从0到1学会写提示词，回答专业程度一看就懂，属实是把GPT-4V的使用门槛打到不存在了。值得一提的是，这篇论文的作者也是“全华班”，7名作者全部是华人，领衔的是一位在微软工作了17年的女性首席研究经理。在166页报告发布前，他们还参与了OpenAI最新DALL·E3的研究，对这个领域了解颇深。相比OpenAI的18页GPT-4V论文，这篇166
OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚本和代码，随后模型会遵从行事。多模态提示注入图像攻击可以泄露数据、重定向查询、生成错误信息，并执行更复杂的脚本以重新定义LLM如何解释数据。它们可以改变LLM的用途，使其忽略之前设置的安全护栏，执行可能危及企业组织的命令，从而构成从欺诈到操作破坏的各种威胁。虽然所有已采用LLM作为工作流程一部分的企业都面临险境，但那些依赖LLM来分析和分类图像作为其业务核心一部分的企业面临最大的风险。使用各种技术的攻击者可以迅速改变解释和分类图像的方式
视觉幻觉是常见于多模态大语言模型（MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs）的一个典型问题。简单来说就是：模型输出的描述与图片内容不相符。下图中体现了两种幻觉，红色部分错误地描述了狗的颜色（属性幻觉），蓝色部分描述了图中实际不存在的事物（目标幻觉）。幻觉对模型的可靠性产生了显著的负面影响，因此引起了许多研究者的重视。以往的方法主要集中在MLLM本身，通过在训练数据以及架构上进行改进，以重新微调的方式训练一个新的MLLM。然而，这种方式会造成较大的数据构建和训练开销，且较难推广到各种已有的MLLMs。近日，来自中科大等机构的研究者们提出了一种免训练的即插即用的通用架
摘要：落实产教融合新范式，开启高校数字生态新思路。5月31日下午，华为云HCSD校园沙龙•西安交大城市学院站圆满落幕。西安交通大学城市学院副院长朱旭、西安交通大学城市学院院长助理张学堂、华为云陕西生态发展总监周珺、华为云高校生态运营总监宁利智等专家教授及200余名学生开发者共同出席了此次活动。华为云专家现场为广大师生讲解IoT+鸿蒙以及API的相关技术知识、发展动态，并通过现场训练营，还原场景化操作，让学生们深度体验华为云的技术魅力。现场活动照片西安交通大学城市学院副院长朱旭教授首先发表致辞，他说“校企合作是数字人才培养制度的创新，更是理论与实践相结合的教学模式传承，不仅服务企业发展的人才需求
国家数据局正式揭牌，数据专业融合型人才迎来发展良机国家数据局正式揭牌，数据专业融合型人才迎来发展良机摘要书籍简介数据要素安全流通Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析数据保护：工作负载的可恢复性DataMesh权威指南分布式统一大数据虚拟文件系统Alluxio原理、技术与实践云原生数据中台：架构、方法论与实践腾讯大数据构建之道运维数据治理：构筑智能运维的基石智能数据分析：入门、实战与平台构建电商存储系统实战：架构设计与海量数据处理参与方式往期赠书回顾🏘️🏘️个人简介：以山河作礼。🎖️🎖️:Python领域新星创作者，CSDN实力新星认证，阿里云社区专家博主，新星计划导师。💕💕悲索之人烈
⭐简单说两句⭐作者：后端小知识CSDN个人主页：后端小知识🔎GZH：后端小知识🎉欢迎关注🔎点赞👍收藏⭐️留言📝摘要：新华社北京10月26日电《中国证券报》26日刊发文章《国家数据局揭牌数据要素产业进入加速发展期》。文章称，10月25日，国家数据局正式揭牌。业内人士认为，这标志着我国数字经济发展新阶段的开始，预计数据要素配套政策将加快出台，数据要素产业进入加速发展期。国家数据局的主要职责是负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等等，核心就是一个关键词——数据。数据有多重要？它已经成为和土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素之一
我正在使用Selenium打开Web浏览器（特别是Chrome），以登录到帐户。当我运行脚本时，有一个模态对话框，让用户知道有一个带有管理权限的错误。用户单击“好”后，其余的脚本就不会出现问题。问题是我需要此脚本自动运行。有没有办法使用Python单击“确定”按钮？警报不在Chrome内部，因此.switch_to_alert（）无用。我找到了这个问题以前问过，但回应清楚地表明它不能完成硒，但是可以用另一种方式做吗？我也找到了这个来源在使用CTYPES处理时，我无法安装CTYPE。任何提示/帮助将不胜感激！看答案我进行了进一步的研究，看来Python无法访问系统模态对话框。我能够通过获得较旧版
一、平台简介EasyCVR国标视频融合云平台是一款基于端-边-云一体化架构的视频融合+AI智能分析网关平台。EasyCVR平台支持视频汇聚、融合管理，兼容多类型设备、多协议接入。其提供的视频功能包括：视频监控、无插件直播录像、云存储、检索回放、智能告警、平台级联、GIS定位监测等。EasyCVR具备强大的视频整合能力和AI云边端调度能力，可以实现基于端、边、云架构的算力分配、资源调度、计算与存储、智能处理、敏捷部署等服务。二、视频资源管理一张图EasyCVR平台的视频资源管理一张图及点位检索功能支持基于区域内GIS地图展示视频资源的基本情况和分布情况。用户可以通过点位名称关键词检索，按照场所类
VirConvVirtualSparseConvolutionforMultimodal3DObjectDetection用于多模态3D目标检测的虚拟稀疏卷积论文网址：VirConv论文代码：VirConv简读论文这篇论文提出了一个称为VirConv的操作符,用于基于虚拟点的多模态3D对象检测。主要的贡献和创新点包括:提出了StochasticVoxelDiscard(StVD)机制,用于加速网络并提高密度鲁棒性。StVD通过丢弃大量冗余的附近体素来减轻计算量,同时保留远处的体素。这可以大大加速检测速度。提出了Noise-ResistantSubmanifoldConvolution(NRCo
文章目录ACmix网络理论简介YOLOv7集成ACmix修改结构配置yaml文件修改common.py文件修改yolo.py文件利用yolov7_acmix.yaml训练模型ACmix网络理论简介ACmix是卷积网络和transformer两种强大的网络优势的集合，具有较低的计算开销，同时也能提升网络性能，在卷积网络和transformer各行其是的今天，是一种融合两种优势的不错方法。首先，通过使用1X1卷积对输入特征进行映射，获得丰富的中间特征集；然后，按照不同的模式(分别以Self-Attention方式和卷积方式)重用和聚合中间特征。主要贡献：1.揭示了Self-Attention和卷积
