多年来,从静态图像和音频创建逼真且富有表现力的肖像动画已经找到了一系列应用,包括游戏、数字媒体……
大型语言模型的进步显着加速了自然语言处理(NLP)的发展。 Transformer框架的引入被证明是......
在过去的六年中,操作系统不断发展,从基本系统发展到为当今设备提供支持的复杂的交互式操作系统。最初,...
在过去的几年中,基于调整的扩散模型在广泛的图像个性化和定制任务中取得了显着的进展。然而,尽管他们有潜力,...
参数高效的微调或 PeFT 方法寻求通过更新少量权重来适应大型语言模型。然而,大多数现有的可解释性工作......
大型语言模型和生成人工智能在广泛的自然语言处理任务中取得了前所未有的成功。征服了NLP领域之后,下一步……
GPT 模型以及其他自回归或 AR 大语言模型的出现,开启了机器学习领域的新纪元,并且……
图像可以传达很多信息,但也可能受到各种问题的影响,例如运动模糊、雾霾、噪声和低动态范围......
大视觉语言模型 (LVLM) 的最新进展表明,扩展这些框架可以显着提高各种下游任务的性能。 LVLM,包括 MiniGPT,...
从仅解码器的转换器模型构建的大型语言模型 (LLM) 的开发在自然语言处理 (NLP) 领域的转型中发挥了至关重要的作用,因为……
计算机视觉是当今人工智能社区中最令人兴奋和研究最深入的领域之一,尽管计算机视觉模型迅速增强,...
在过去的几年里,扩散模型在图像和视频生成任务中取得了巨大的成功和认可。特别是视频扩散模型......
物体检测一直是计算机视觉行业的一项基本挑战,其应用领域包括机器人、图像理解、自动驾驶车辆和图像识别。最近几年,...
自从 DALL-E、GLIDE、Stable Diffusion 等大型文本到图像扩散模型出现以来,人工智能驱动的图像生成技术在过去几年中取得了显着的增长。
多模态大语言模型(MLLM)的出现开创了移动设备代理的新时代,能够理解世界并与世界交互......