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12-20
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薦 Luma 1.5正式發(fā)布，視頻質(zhì)量、文本語義還原大幅度提升
Luma剛宣布即將發(fā)布1.5版本，沒想到今天就正式上線了，這速度真可以啊。根據(jù)「AIGC開放社區(qū)」實(shí)際使用體驗(yàn)來看，與1.0相比，1.5最大提升就是生成視頻的質(zhì)量，尤其是清晰度、光影、飽和度、構(gòu)圖、運(yùn)鏡等方面，基本可以媲美OpenAI的Sora。Luma1.5每天是可以免費(fèi)試用的但是有限額，超過之后第二天會恢復(fù)。
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全球首個(gè)！中國電信發(fā)布單體稠密萬億參數(shù)語義模型Tele-FLM-1T
據(jù)中國電信”官微發(fā)文，中國電信人工智能研究院聯(lián)合北京智源人工智能研究院發(fā)布全球首個(gè)單體稠密萬億參數(shù)語義模型Tele-FLM-1T，成為國內(nèi)首批發(fā)布稠密萬億參數(shù)大模型的機(jī)構(gòu)。面對大模型訓(xùn)練過程中算力消耗巨大的挑戰(zhàn)，TeleAI與智源通過深度研發(fā)，結(jié)合模型生長和損失預(yù)測等關(guān)鍵技術(shù)，成功推出了Tele-FLM系列模型。TeleAI不僅在技術(shù)創(chuàng)新上不斷突破積極通過開源方式推動大模型技術(shù)的普及和國產(chǎn)化進(jìn)程。
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HaLo-NeRF：學(xué)習(xí)幾何導(dǎo)向語義以探索無約束照片集
HaLo-NeRF是一款創(chuàng)新的系統(tǒng)，它結(jié)合了場景的神經(jīng)表示和描述場景語義區(qū)域的文本，以實(shí)現(xiàn)對大型地標(biāo)場景的深入理解和探索。該系統(tǒng)利用最新的視覺和語言模型，特別針對地標(biāo)場景的語義理解進(jìn)行了優(yōu)化，將場景的視覺信息與描述性文本緊密相連。應(yīng)用前景:HaLo-NeRF系統(tǒng)在數(shù)字化探索大型旅游景點(diǎn)方面具有巨大潛力，它為互聯(lián)網(wǎng)圖像集合的探索提供了一種新的語義理解方法。
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ELLA官網(wǎng)體驗(yàn)入口 騰訊AI文本到圖像語義對齊工具使用介紹
ELLA是一種輕量級方法，可將現(xiàn)有的基于CLIP的擴(kuò)散模型配備強(qiáng)大的LLM。ELLA提高了模型的提示跟隨能力，使文本到圖像模型能夠理解長文本。ELLA的產(chǎn)品特色通過LLM增強(qiáng)擴(kuò)散模型的文本對齊能力無需訓(xùn)練U-Net和LLM即可提高模型的提示跟隨能力設(shè)計(jì)了時(shí)間感知語義連接器，提取LLM中的時(shí)間步相關(guān)條件提供了DensePromptGraphBenchmark基準(zhǔn)測試，評估文本對圖像模型的密集提示跟隨能力能夠與社區(qū)模型和下游工具無縫整合，提高其文本-圖像對齊能力為了獲取更多關(guān)于ELLA的信息和體驗(yàn)該工具，請?jiān)L問ELLA官網(wǎng)。
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騰訊推出ELLA大型語言模型適配器 助力模型語義對齊與高效提示跟蹤
騰訊研發(fā)團(tuán)隊(duì)于3月8日在預(yù)印本平臺arXiv發(fā)布了一項(xiàng)重要成果，推出了名為ELLA的大型語言模型適配器。這一適配器的推出標(biāo)志著在擴(kuò)散模型中配備大語言模型的新里程碑，為模型提供了增強(qiáng)的語義對齊能力。這一創(chuàng)新的推出將為語言模型領(lǐng)域帶來新的發(fā)展機(jī)遇，為模型的語義理解和應(yīng)用提供了更為有效的解決方案。
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圖像分割模型Mask2Former：同時(shí)支持語義、實(shí)例和全景分割
在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推動下，圖像分割領(lǐng)域發(fā)生了巨大變革VisionTransformers在其中發(fā)揮了重要作用。本文介紹了一種基于Transformer的圖像分割模型——Mask2Former，該模型在語義、實(shí)例和全景分割任務(wù)上都能夠使用相同的架構(gòu)，具有通用性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體需求權(quán)衡模型性能和資源消耗，選擇合適的模型。
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Shopify推出冬季版 新增人工智能媒體編輯器和語義搜索
電商平臺Shopify近期發(fā)布了其冬季版，引入了一系列新功能，旨在提升商家體驗(yàn)。其中包括MagicMediaEditor，這是一款人工智能媒體編輯器，專門用于增強(qiáng)產(chǎn)品圖像。值得注意的是，該公司在2023年6月進(jìn)行了裁員并將物流業(yè)務(wù)出售給Flexport。
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VCoder官網(wǎng)體驗(yàn)入口 AI圖像語義理解app軟件免費(fèi)下載地址
VCoder是一個(gè)適配器，通過輔助感知模式作為控制輸入，來提高多模態(tài)大型語言模型在對象級視覺任務(wù)上的性能。VCoderLLaVA是基于LLaVA-1.5構(gòu)建的，不對LLaVA-1.5的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，因此在通用的問答基準(zhǔn)測試中的性能與LLaVA-1.5相同。要獲取更多詳細(xì)信息并開始您的AI模型優(yōu)化之旅，請?jiān)L問VCoder官方網(wǎng)站。
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星辰語義大模型官網(wǎng)體驗(yàn)入口 電信Ai大模型軟件app下載
星辰語義是一款基于自然語言處理技術(shù)的語言模型，由中國電信推出、“文心一言”技術(shù)驅(qū)動的大模型。它具備升級后在幻覺抑制、外推窗口、交互體驗(yàn)和多輪理解四個(gè)方面都有顯著提升的能力。開放API接口，支持第三方開發(fā)者進(jìn)行二次開發(fā)，可以根據(jù)實(shí)際需求定制化功能。
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KTRL+F:一項(xiàng)知識增強(qiáng)的文檔內(nèi)搜索任務(wù)，實(shí)時(shí)識別文檔中的語義目標(biāo)
韓國科學(xué)技術(shù)院的人工智能研究人員與三星研究的合作，共同提出了一項(xiàng)名為KTRLF的知識增強(qiáng)的文檔內(nèi)搜索任務(wù)。該任務(wù)要求模型通過單一自然查詢實(shí)時(shí)識別文檔中的語義目標(biāo)，以應(yīng)對現(xiàn)有模型在面對幻覺、低延遲和難以利用表面知識等方面的挑戰(zhàn)。對所提出模型中知識聚合設(shè)計(jì)的進(jìn)一步評估以及對KTRLF中基線模型及其局限性進(jìn)行額外實(shí)驗(yàn)也是建議的研究方向。
