我有一个以纵向模式显示的UITabBarController。在其中一个选项卡上，我有一个按钮，它以模态方式显示UIViewController(一个简单的Storyboardsegue执行该操作)。我想让这个模态视图以横向模式显示，但我无法让它自动转动。我在模态视图Controller中有这个-(BOOL)shouldAutorotateToInterfaceOrientation:(UIInterfaceOrientation)interfaceOrientation{return(interfaceOrientation==UIInterfaceOrientationLandsc
本月初，OpenAI官宣了其首届开发者大会「OpenAIDevDay」将于两个月后召开，引发热议。很多网友猜测OpenAI将在大会上发布多模态大模型，比如GPT-4-Vision。今天，关于OpenAI的多模态大模型又有了新的消息。多模态大模型「Gobi」能成真吗？根据外媒TheInformation的说法，OpenAI与谷歌正陷入一场旷日持久的大模型竞赛，瞄准了下一代多模态大模型。这类模型可以处理文生图任务、生成代码或者输出可视化图表等。OpenAI联合创始人兼总裁GregBrockman（左）与谷歌DeepMind联合创始人兼CEODemisHassabis（右）在这场竞赛中，谷歌几天前被
论文标题：CausalInterventionandCounterfactualReasoningforMulti-modalFakeNewsDetection论文作者：ZiweiChen,LinmeiHu,WeixinLi,YingxiaShao,LiqiangNie论文来源：ACL2023，Paper代码来源：未公布目录引入贡献基本知识介绍因果图因果关系的干预反事实推理与因果效应方法虚假新闻检测的因果图用因果干预进行去混淆训练用反事实推理减轻图像偏见训练与推理引入为了明确地解释数据偏差，我们首先将假新闻检测的过程表述为如图(a)所示的因果图。除了多模态假新闻检测方法关注的融合特征\(C\)
区块链技术与AI技术融合起来，有什么值得遐想的空间吗区块链技术与AI技术的融合可以为多个领域带来新的机遇和变革。以下是一些值得遐想的空间：数据隐私保护：区块链技术可以提供去中心化的数据存储，保护数据隐私；AI技术可以通过对数据的分析和学习提高预测和决策能力。将它们结合起来，可以实现更高效、更安全的数据管理和应用。智能合约：智能合约可以自动执行合约条款，从而提高效率和可靠性。通过将AI技术应用于智能合约，可以构建更加智能、具有预测能力的合约系统。金融服务：区块链技术可以提供更高效、更安全和更便捷的金融服务；AI技术可以通过对市场走势的分析和预测，提供更准确的投资建议。将它们融合起来，可以构建更加
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此，多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中，我们将主要从技术角度对MRS模型进行全面的综述。本文首先总结了MRS模型的一般流程和面临的主要挑战，然后分别从特征交互、特征增强和模型优化三个方面介绍了现有的MRS模型。为了方便那些想要研究这个领域的人，我们还总结了
随着今年秋天的临近，谷歌和OpenAI的多模态模型之战，也进入到白热化阶段。就在上周，谷歌已经对一些外部公司开放了多模态大模型Gemini的功能。而OpenAI，当然不会坐以待毙。他们正在争分夺秒地把多模态功能整合进GPT-4里，争取推出功能与Gemini类似的多模态大模型，一举击杀谷歌。传说中的多模态功能，在今年3月OpenAI那场震惊全世界的GPT-4发布会上，已经被展示过——在纸上画个草图，拍个照发给GPT-4，说一声「给我按照这种布局做个网站」，它立马就写出了网页代码。老板GregBrockman亲自上线演示不过随后，多模态仿佛昙花一现，再也没人见过产品化的实体功能。所以，谷歌和Ope
多模态大模型家族，又有新成员了！不仅能将多张图像与文本结合分析，还能处理视频中的时空关系。这款免费开源的模型，在MMbench和MME榜单同时登顶，目前浮动排名也保持在前三位。△MMBench榜单，MMBench是上海AIlab和南洋理工大学联合推出的基于ChatGPT的全方位多模能力评测体系△MME榜单，MME为腾讯优图实验室联合厦门大学开展的多模态大语言模型测评这款多模态大模型名叫MMICL，由北京交通大学、北京大学、UCLA、足智多模公司等机构联合推出。MMICL一共有两个基于不同LLM的版本，分别基于Vicuna和FlanT5XL两种核心模型。这两个版本都已经开源，其中，FlanT5X
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。大模型之争，又卷起来了。据Theinformation爆料称，OpenAI即将推出多模态模型GPT-vision。如果消息为真，这将是OpenAI在GPT-4之后推出的最大更新。另一边，谷歌的多模态模型进展也在最近传出，为的就是能和OpenAI抗衡。目前为止，OpenAI还没有对爆料中的传闻做出回应，但此前发布过多模态模型测试。CEO奥特曼在回应有关GPT-5的传闻时，也暗示过GPT-4“正在增强”。究竟谁能更胜一筹，还得让子弹再飞一会儿。不能让Google抢了先我们先回到OpenAI，被爆料的多模态模型将搭载什么样的
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
深度相机和激光雷达是智能汽车上常用的传感器。但深度相机具有特征难以提取，容易受到视角影响。激光雷达存在数据不够直观且容易被吸收，从而丢失信息。因此在自动驾驶领域，需要对于不同传感器做数据的融合和传感器的标定。相机内参标定内参标定的原理和方法比较简单，由于只有焦距是未知量，因此计算焦距，求得内参。相机的畸变畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。在内参标定时需要获取相机的畸变向量矩阵。相机的外参标定 利用Atuoware获取融合标定参数启动16线激光雷达和深度相机录制标定过程bag包（过程中定时改变标定板位置）编译标定工具箱calibrat
