多模態(tài)模型
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12-20
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成都匯陽(yáng)投資關(guān)于Sora 正式上線(xiàn)，多模態(tài)模型的里程碑
事件12月10日，OpenAl正式上線(xiàn)Sora，并向包括美國(guó)在內(nèi)的多數(shù)國(guó)家用戶(hù)開(kāi)放，用戶(hù)可在OpenAI官網(wǎng)上體驗(yàn)Sora。Sora被包含在ChatGPTPlus和ChatGPTPro的會(huì)員訂閱方案中，用戶(hù)無(wú)需額外付費(fèi)。股市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。
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薦 AI日?qǐng)?bào)：OpenAI重磅上線(xiàn)Sora；智譜AI免費(fèi)多模態(tài)模型GLM-4V-Flash；騰訊云打造AI代碼助手
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薦 AI日?qǐng)?bào)：阿里云逆天大模型Qwen2.5-Turbo；ElevenLabs支持打造對(duì)話(huà)AI智能體；Mistral推最強(qiáng)開(kāi)源多模態(tài)模型Pixtral Large
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薦 超GPT-4o，1240億參數(shù)！最強(qiáng)開(kāi)源多模態(tài)模型 Pixtral Large！
法國(guó)著名開(kāi)源大模型平臺(tái)Mistral.ai，開(kāi)源了超大多模態(tài)模型——PixtralLarge。PixtralLarge有1240億參數(shù)，支持128K上下文，能理解文本、圖表、圖像等，也是Mistral.ai自家聊天助手leChat目前正在使用的視覺(jué)模型。LeChat提供了一個(gè)從模型到輸出的完全集成平臺(tái)，用戶(hù)可以在一個(gè)平臺(tái)上完成所有的多模態(tài)任務(wù)，無(wú)需在多個(gè)工具之間切換，簡(jiǎn)化了工作流程。
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薦 AI日?qǐng)?bào)：阿里發(fā)布 FLUX.1-Turbo-Alpha；蘋(píng)果多模態(tài)模型MM1升級(jí)為MM1.5；獲獎(jiǎng)AI畫(huà)作《太空歌劇院》版權(quán)申請(qǐng)?jiān)饩?
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蘋(píng)果多模態(tài)模型大升級(jí)！文本密集、多圖理解，全能小鋼炮
【新智元導(dǎo)讀】近日，一向畫(huà)風(fēng)精致的「蘋(píng)果牌AI」，也推出了升級(jí)版的多模態(tài)大模型，從1B到30B參數(shù)，涵蓋密集和專(zhuān)家混合模型，密集文本、多圖理解，多項(xiàng)能力大提升。多模態(tài)大語(yǔ)言模型如今已是大勢(shì)所趨。最后一欄表明，作者優(yōu)化的組合實(shí)現(xiàn)了最佳的整體性能，平衡了基準(zhǔn)測(cè)試中的所有功能。
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多模態(tài)模型再進(jìn)化，已學(xué)會(huì)看圖玩撲克、算“12點(diǎn)”
在科技領(lǐng)域，多模態(tài)模型的決策能力一直是研究的熱點(diǎn)。UC伯克利等高校的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為RL4VLM的全新強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，成功地提升了多模態(tài)大模型在決策任務(wù)上的表現(xiàn)。這項(xiàng)研究不僅為多模態(tài)模型的性能提升提供了新的思路，也為未來(lái)人工智能的發(fā)展開(kāi)辟了新的可能性。
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多模態(tài)模型學(xué)會(huì)打撲克：表現(xiàn)超越GPT-4v，全新強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架是關(guān)鍵
只用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)微調(diào)，無(wú)需人類(lèi)反饋，就能讓多模態(tài)大模型學(xué)會(huì)做決策!這種方法得到的模型，已經(jīng)學(xué)會(huì)了看圖玩撲克、算“12點(diǎn)”等任務(wù)，表現(xiàn)甚至超越了GPT-4v。這是來(lái)自UC伯克利等高校最新提出的微調(diào)方法，研究陣容也是相當(dāng)豪華:圖靈獎(jiǎng)三巨頭之一、Meta首席AI科學(xué)家、紐約大學(xué)教授LeCunUC伯克利大牛、ALOHA團(tuán)隊(duì)成員SergryLevineResNeXt一作、Sora基礎(chǔ)技術(shù)DiT作者謝賽寧香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)、UC伯克利教授馬毅該方法名為RL4VLM，論文預(yù)印本已經(jīng)上線(xiàn)，相關(guān)代碼也已在GitHub中開(kāi)源。從提示詞上看，這項(xiàng)研究采取了如下的提示過(guò)程作為多模態(tài)模型的輸入，并且給出了期望的輸出形式:消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，如果這一過(guò)程中不采用思維鏈，則任務(wù)成功率會(huì)出現(xiàn)大幅下降。
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Soul 基于多模態(tài)模型豐富社交形式，為用戶(hù)帶來(lái)多重感官交互的社交盛宴
社交不僅僅局限于文字的簡(jiǎn)單傳達(dá)包括視覺(jué)體驗(yàn)和聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)的全方位調(diào)動(dòng)。文字、圖片、視頻、音頻等多模態(tài)集合是線(xiàn)上社交的主流形式。在當(dāng)今AIGC技術(shù)的迅猛發(fā)展下，Soul社交形式的不斷迭代升級(jí)，可以吸引更多用戶(hù)群體的目光，并成為用戶(hù)們交流互動(dòng)的首選平臺(tái)。
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Meta發(fā)布類(lèi)GPT-4o多模態(tài)模型Chameleon
Meta最近發(fā)布了一個(gè)名為Chameleon的多模態(tài)模型，它在多模態(tài)模型發(fā)展中設(shè)立了新的標(biāo)桿。Chameleon是一個(gè)早期融合的基于token的混合模態(tài)模型家族，能夠理解并生成任意順序的圖像和文本。Chameleon模型的發(fā)布，展示了Meta在多模態(tài)模型領(lǐng)域的重大進(jìn)展，它不僅推動(dòng)了多模態(tài)模型的發(fā)展，也為未來(lái)的研究和應(yīng)用提供了新的可能性。
