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微软和谷歌的大神教你如何写提示词!
推荐人:暴走AI
标签:
Design2Code
提示词
2年前 (2024-03-06)
来自斯坦福大学、佐治亚理工学院、微软和谷歌DeepMind的研究人员推出了一个Design2Code项目,它探讨多模态大语言模型在前端开发中的应用。简单来说就是利用多模态大语言模型(如 GPT-4V )直接将设计草图自动生成相应的HTML和CSS代码,让你轻松实现设计想法。开发人员已经在释出了论文和代码。查看:Desi...
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Design2Code:多模态大语言模型在前端开发中的应用
AI
推荐人:暴走AI
标签:
Design2Code
AI
2年前 (2024-03-06)AI
来自斯坦福大学、佐治亚理工学院、微软和谷歌DeepMind的研究人员推出Design2Code项目,它探索了多模态大语言模型(LLM)在前端开发中的应用。这项任务的目标是将视觉设计直接转化为代码实现,从而改变了前端开发的工作流程。想象一下,如果你有一个网站的设计草图,你希望有一个工具能够自动为你生成实现这个设计的网站代...
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Design2Code:多模态大语言模型在前端开发中的应用
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新型推荐系统架构Wukong:解决现有推荐模型在处理大规模数据集时的效率和质量问题
AI
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标签:
Wukong
推荐系统
AI
2年前 (2024-03-06)AI
这篇论文介绍了一个名为Wukong的新型推荐系统架构。Wukong的目标是解决现有推荐模型在处理大规模数据集时的效率和质量问题。在推荐系统中,我们通常希望模型能够理解用户的行为和偏好,从而推荐用户可能感兴趣的内容,比如电影、商品或者新闻。简而言之,Wukong就像是一个智能的推荐助手,它能够理解和学习用户的行为模式,然...
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新型推荐系统架构Wukong:解决现有推荐模型在处理大规模数据集时的效率和质量问题
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量化方法EasyQuant:减小模型大小和计算成本的技术,使模型能够在资源有限的设备上运行
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标签:
EasyQuant
AI
2年前 (2024-03-06)AI
腾讯发布论文探讨关于大型语言模型(LLMs)的量化方法,特别是针对那些拥有数十亿甚至更多参数的模型。简单来说,模型量化是一种减小模型大小和计算成本的技术,使模型能够在资源有限的设备上运行,例如手机或嵌入式设备。 想象一下,你有一个超级大的食谱书,里面有上亿种不同的菜式,但你只需要其中的一部分。如果你能把这本书压缩,只保...
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MathScale:提高大语言模型在解决数学问题方面的能力
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MathScale
大语言模型(
数学
AI
2年前 (2024-03-06)AI
来自香港中文大学、微软亚洲研究院、深圳研究院 大数据研究所的研究人员推出MathScale,它旨在提高大语言模型(LLMs)在解决数学问题方面的能力。尽管LLMs在解决问题方面表现出色,但在处理数学问题时仍然存在不足。MathScale通过使用前沿的LLMs(如GPT-3.5)来创建高质量的数学推理数据集,从而解决了这...
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MathScale:提高大语言模型在解决数学问题方面的能力
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经过改进的多模态大语言模型LLaVA-HR:专门设计来处理高分辨率图像,以提高在视觉和语言任务上的性能
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标签:
LLaVA-HR
多模态大语言模型
AI
2年前 (2024-03-06)AI
LLaVA-HR(LLaVA High-Resolution)是一个经过改进的多模态大语言模型(MLLM),它专门设计来处理高分辨率图像,以提高在视觉和语言任务上的性能。这个模型是基于LLaVA-1.5的架构,通过引入Mixture-of-Resolution Adaptation (MRA) 技术,使得模型能够更有效...
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经过改进的多模态大语言模型LLaVA-HR:专门设计来处理高分辨率图像,以提高在视觉和语言任务上的性能
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自动化流程框架MAGID:生成合成的多模态(文本和图像)对话数据集
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标签:
MAGID
数据集
AI
2年前 (2024-03-06)AI
来自滑铁卢大学和亚马逊AWS人工智能实验室的研究人员推出MAGID(Multimodal Augmented Generative Images Dialogues)框架,它是一个自动化流程,用于生成合成的多模态(文本和图像)对话数据集。这个框架的目的是为了解决在开发多模态交互系统时,缺乏丰富、多模态(文本、图像)对话...
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文本到语音(TTS)合成系统NaturalSpeech 3:生成自然、高质量且具有零样本(zero-shot)能力的语音
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NaturalSpeech 3
TTS
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2年前 (2024-03-06)AI
来自微软亚洲研究院、中国科学技术大学、香港中文大学(深圳)、浙江大学、东京大学、北京大学的研究人员推出文本到语音(TTS)合成系统NaturalSpeech 3。这个系统的目标是生成自然、高质量且具有零样本(zero-shot)能力的语音。所谓零样本能力,意味着即使在没有特定说话人的训练数据的情况下,系统也能够模仿他们...
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新型3D建模工具MagicClay:结合了Neural Fields和Meshes的混合表示方法,允许用户通过文本提示来雕塑和编辑3D模型
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3D模型
MagicClay
AI
2年前 (2024-03-06)AI
特拉维夫大学、Adobe 研究中心、加拿大蒙特利尔大学的研究人员推出新型3D建模工具MagicClay,它结合了神经场(Neural Fields)和三角网格(Meshes)的混合表示方法,允许用户通过文本提示来雕塑和编辑3D模型。这种方法旨在解决现有3D生成技术在艺术创作中的局限性,特别是在需要精细控制和逐步迭代的场...
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RT-Sketch系统:让机器人理解用户手绘的草图,并根据这些草图来执行动作
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RT-Sketch
AI
2年前 (2024-03-06)AI
斯坦福大学和谷歌的研究人员推出RT-Sketch系统,它是一个目标条件化的模仿学习(Imitation Learning, IL)策略,用于机器人操控任务。RT-Sketch的核心特点是它能够理解用户手绘的草图,并根据这些草图来执行动作。这种方法旨在解决自然语言指令可能存在的歧义性以及图像可能过于具体的问题。 项目主页...
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Modeling Collaborator框架:通过自然语言交互来替代人工标注,大幅减少定义概念所需的工作量
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Modeling Collaborator
AI
2年前 (2024-03-06)AI
来自华盛顿大学和谷歌的研究人员推出Modeling Collaborator框架,它是一个创新的工具,旨在帮助人们以最小的努力训练视觉模型来识别复杂或主观的视觉概念。在日常生活中,我们经常需要计算机视觉系统来识别图片中的内容,比如区分美食、艺术品或者判断某个场景是否安全。但是,传统的训练方法需要大量的手动标注工作,这既...
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加州大学伯克利分校最新研究:机器人双手协同拧瓶盖
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机器人
AI
2年前 (2024-03-05)AI
加州大学伯克利分校的研究人员发布论文,该主题是关于如何训练一个由两个多指机器人手组成的系统,使其能够旋转(拧开)各种类似瓶子物体的盖子。这个研究项目使用了深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)技术,首先在模拟环境中训练控制策略,然后将这个策略零次转移(zero-shot tra...
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