摘要本文旨在解決人體重識別中遮擋問題對匹配的影響。現(xiàn)有方法使用背景作為人工遮擋，并依賴于注意力網(wǎng)絡排除干擾。然而，簡單背景遮擋與現(xiàn)實遮擋之間的顯著差異可能會影響網(wǎng)絡的泛化能力。為此，作者提出了一個基于注意力干擾和雙路徑約束網(wǎng)絡（ADP）的新方法，以增強注意力網(wǎng)絡的泛化能力。首先，為了模仿真實世界中的障礙物，引入了注意力干擾掩模模塊（ADM），該模塊可以生成類似于真實遮擋者的攻擊性噪聲，從而產(chǎn)生更復雜...

文章鏈接：??https:arxiv.orgpdf2405.08911??CLIP模型在zeroshot分類和檢索任務中表現(xiàn)非常出色。但最近的研究表明，CLIP中學習到的表示并不適用于目標檢測、語義分割或深度估計等密集預測任務。為了緩解CLIP在下游任務中表現(xiàn)不佳的問題，最近引入了多階段訓練方法。在這項工作中，發(fā)現(xiàn)簡單地提高圖文數(shù)據(jù)集中描述的質(zhì)量可以改善CLIP的視覺表示質(zhì)量，從而顯著提升其在下游密集預測視覺任務中的表現(xiàn)。事實上，使用高質(zhì)量描述...

讓大神AndrejKarpathy一鍵三連??（點贊+轉發(fā)+評論），一個教你從頭開始實現(xiàn)Llama3的代碼庫爆火。X上轉贊收藏量超6.8k，GitHub攬星2k+。火就火在，它教你從頭用Meta開源的權重進行推理，詳細解釋和展開了注意力機制中多個頭的矩陣乘法、位置編碼以及所有中間層。換句話說，他解釋了每行代碼都在干啥。Karpathy看后直呼打造者NishantAklecha（后文暫稱“納哥”）是個有品的人：完全展開后，比起模塊相互嵌套和調(diào)用時，更容易理...

不妨了解可以從OpenAI享用的所有實用服務。誰沒聽說過OpenAI這家人工智能研究實驗室因其著名的產(chǎn)品ChatGPT而改變了世界。它改變了AI實施領域，許多公司現(xiàn)在急于成為下一大熱點。盡管競爭激烈，OpenAI仍然是任何生成式AI業(yè)務需求的首選公司，因為它擁有最好的模型和持續(xù)的支持。該公司提供了許多最先進的生成式AI模型，能夠處理各種任務：圖像生成和文本到語音等。OpenAI提供的所有模型都可以通過API調(diào)用獲得。借助簡單的Python...

當智能助手代表用戶執(zhí)行操作時，用戶幾乎總是應該對是否執(zhí)行這些操作擁有最終決定權。否則，即使是智能助手的一點小失誤，或是它未能抵御的任何指令注入，都可能對用戶造成實際損害。在這部分，我們將利用LangGraph的interruptbefore功能，在執(zhí)行任何工具之前，暫停流程并把控制權交還給用戶。您的流程圖可能看起來像這樣：流程圖示例和之前一樣，我們首先定義狀態(tài)：狀態(tài)與智能助手我們的流程圖狀態(tài)和LLM調(diào)用與第一部分基本相同...

亞馬遜發(fā)布了新版的時間序列大模型Chronos，用來進行時間序列概率預測的統(tǒng)一框架。這個模型的核心點是通過細致的數(shù)據(jù)處理，完全將時間序列數(shù)據(jù)轉換成token，再結合NLP中的T5等模型結構，以交叉熵為目標，訓練時間序列模型，在多個數(shù)據(jù)集上取得了SOTA效果。下面給大家詳細介紹Chronos的實現(xiàn)原理。論文標題：Chronos:LearningtheLanguageofTimeSeries下載地址：??https:arxiv.orgpdf2403.07815v1.pdf??1.時間序列Tokenize這一...

編輯言征出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）谷歌大會剛過去，做AI搜索的創(chuàng)業(yè)公司，如Perplexity是不是要被干掉了？回答這個問題之前，不妨先回顧下，谷歌是如何怎么重新思考并革新自己的。1.ChatGPT和Perplexity中追趕中谷歌很清楚自己要做什么雖然OpenAI回避在春季更新中發(fā)布“谷歌搜索替代方案”，但谷歌并沒有錯過在“Gemini時代”重塑自己和改變搜索體驗的機會。谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊（SundarPichai）似乎不太在...

編譯丨諾亞出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）在又一輪技術革命來襲之際，不少企業(yè)正面臨著一個戰(zhàn)略性的抉擇：是繼續(xù)依賴公共云的便利，還是回歸私有云的懷抱？隨著AI技術的飛速發(fā)展，這一決策變得更加緊迫。根據(jù)Forrester于2023年進行的基礎架構云調(diào)查，大約1300名受訪的企業(yè)云決策者中，有79%表示他們的組織正在實施私有云。此外，IDC預測，包括托管私有云在內(nèi)的全球?qū)Ｓ盟接性品罩С鰧⒃?024年達到204億美元，并且至少...

變分自編碼器是近些年較火的一個生成模型，我個人認為其本質(zhì)上仍然是一個概率圖模型，只是在此基礎上引入了神經(jīng)網(wǎng)絡。本文將就變分自編碼器（VAE）進行簡單的原理講解和數(shù)學推導。論文：https:arxiv.orgabs1312.6114視頻：https:www.bilibili.comvideoBV1op421S7Ep引入高斯混合模型生成模型，可以簡單的理解為生成數(shù)據(jù)(不止，但我們暫且就這么理解它)。假如現(xiàn)在我們有樣本數(shù)據(jù)，而我們發(fā)現(xiàn)這些樣本符合正態(tài)分布且樣本具有充分的...

作為scaleai的ceo，AlexandrWang今天在X上發(fā)布了他對于最近OpenAI和Google的公告引發(fā)了一些思考，以及這對未來人工智能發(fā)展的暗示。讓我們一起來看看吧！提示：后訓練真的非常重要...在許多方面，谷歌宣布的Gemini1.5Flash是一顆明珠。具備閃電般性能的100萬上下文小型模型令人難以置信。OpenAI現(xiàn)在擁有最優(yōu)秀的大型模型GPT4o，而谷歌則擁有Gemini1.5Flash這款最佳小型模型。競爭激烈進行中。無論如何，收斂水平都是令人著迷的...

谷歌在“IO2024”大會上發(fā)布了，全新文生圖片模型Imagen3。據(jù)悉，Imagen3在理解文本提示方面比前兩代更好，可捕捉長文本提示中的很多細微細節(jié)，對圖片的嵌入文字生成也更加準確、穩(wěn)定。Imagen3可生成漫畫、寫實、賽博朋克、水墨、油畫、素描等幾十種風格，尤其是生成的寫實風格圖片質(zhì)量很好，和真人拍攝的相片幾乎差不多。目前，Imagen3支持申請試用，有興趣的小伙伴可以去體驗下。可申請體驗：https:docs.google.comformsde1FA...

研究人員對大型語言模型（LLMs）在規(guī)劃和推理任務中的作用存在相當大的困惑。一方面存在過于樂觀的說法，即LLMs只需適當?shù)奶崾净蜃晕因炞C策略就能夠完成這些任務。另一方面，可能存在過于悲觀的說法，即LLMs在規(guī)劃推理任務中的唯一作用就是將問題規(guī)范從一種語法格式轉換為另一種，并將問題轉移到外部符號求解器。SubbaraoKambhampati教授認為這兩種極端觀點都是錯誤的。自回歸LLMs本身不能完成規(guī)劃或自我驗證（畢竟后者是一種推...

想象一下，創(chuàng)建一個類似ChatGPT的界面，它能夠利用自己創(chuàng)建的知識庫來回答查詢。這正是RAG為您提供的！?本文將深入探討開發(fā)RAG應用所需的每個組件，并在最后分享一個可行的項目。1.自定義知識庫自定義知識庫是一組相關且最新的信息，是RAG的基礎，它可以是數(shù)據(jù)庫、一組文件，或兩者的組合。2.分塊處理分塊處理是將大量輸入文本分解成較小的片段的過程。這確保了文本適合嵌入模型的輸入大小，并提高了檢索效率。實施智能的分塊...

在AI對齊問題上，在線方法似乎總是優(yōu)于離線方法，但為什么會這樣呢？近日，GoogleDeepMind一篇論文試圖通過基于假設驗證的實證研究給出解答。論文標題：Understandingtheperformancegapbetweenonlineandofflinealignmentalgorithms論文地址：???https:arxiv.orgabs2405.08448???根據(jù)人類反饋的強化學習（RLHF）隨著大型語言模型（LLM）發(fā)展而日漸成為一種用于AI對齊的常用框架。不過近段時間，直接偏好優(yōu)化（DPO）等離線...

近年來，定制化的人物生成技術在社區(qū)中引起了廣泛關注。一系列創(chuàng)新性的模型，如IPAdapter、Photomaker、InstantID等，已在圖像生成領域取得了令人矚目的成果。這些定制化內(nèi)容生成方法逐漸成為主流，其一個重要的優(yōu)勢便是即插即用，取代了那些需要逐例微調(diào)的Dreambooth,LoRA等方法。然而，盡管在圖像生成領域取得了巨大的成功，這些方法在視頻生成領域卻遇到了阻礙。相較于圖像，視頻生成模型的訓練需要更大的算力投入。同時，在...

生成式AI的競爭達到了新的高潮。前有OpenAI搶先發(fā)布GPT4o，后有谷歌在IO開發(fā)者大會上發(fā)布一系列生成式人工智能模型與產(chǎn)品。自2022年11月OpenAI推出ChatGPT，至今已有18個月。學界、業(yè)界為了提升生成式AI模型的能力，做出了諸多努力。今天，著名人工智能學者、斯坦福大學教授吳恩達高度總結了提升生成式AI模型能力的方式，主要包括：1）提升模型的推理能力；2）擴展上下文窗口，并撰寫一篇博客闡述了一套通用且高效的prompt策略...

本文作者熊偉是伊利諾伊香檳分校的在讀博士生，其導師為TongZhang與NanJiang。他的主要研究方向是RLHF與機器學習理論。基于人類反饋的強化學習(RLHF)使得大語言模型的輸出能夠更加符合人類的目標、期望與需求，是提升許多閉源語言模型ChatGPT,Claude,Gemini表現(xiàn)的核心方法之一。在此之前，傳統(tǒng)的開源解決方案是基于離線數(shù)據(jù)集的直接偏好優(yōu)化(DPO)，并獲得了一系列的明顯超出SFT的開源模型。然而，在過去的幾個月中，許多研究表...

嘉賓丨白碩采訪撰稿丨張潔編輯丨千山出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）在千行百業(yè)中，金融業(yè)一貫是新技術的早期采用者。無論是在數(shù)字化水平，還是在關于產(chǎn)業(yè)AI化的探索上，都走在了前列。因此，金融業(yè)也被視為生成式AI應用落地的潛力股。然而，我們也應該清醒地認識到，生成式AI目前仍處于起步階段，其在金融領域的廣泛應用還需要時間的沉淀。此外，大語言模型在實際生產(chǎn)環(huán)境中還面臨著諸多挑戰(zhàn)。例如，引入這些模型后，金...

隨著數(shù)字技術的快速發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)深刻地影響了我們的生活和工作方式。然而，在這個信息爆炸的時代，許多強大而實用的AI工具還未被廣泛認識，許多寶藏尚待挖掘。今天將向大家介紹幾款鮮為人知但非常出色的AI工具，它們不僅能夠顯著提高工作效率，還能激發(fā)創(chuàng)意靈感。如果你在尋找新的數(shù)字工具來提升自己的工作和生活質(zhì)量，那么這些AI工具值得一試。Eluna.ai這是一個由AI驅(qū)動的文生圖平臺。Eluna.ai是一個功能強大的AI...

大型語言模型（LLMs）在多種任務中展現(xiàn)了強大的能力，研究者嘗試將其作為代理，通過使用外部工具或插件幫助用戶完成任務。為了提高LLMs的工具理解和使用能力，需要準備高質(zhì)量的工具學習數(shù)據(jù)集。現(xiàn)有的工具學習數(shù)據(jù)集存在一些限制：例如工具數(shù)量有限、評估方法不精確或成本高昂。提出了一種自指導（selfinstruct）方法，通過LLMs生成工具和實例。該方法首先生成不同領域的工具，然后生成調(diào)用這些工具的實例，包括單工具實例和多...