时间动作检测 ReAct方法关系注意机制动作分类训练国际性能实现

关系映射的编码器-解码器框架，用于时间动作检测

该框架如果直接应用于分类器，则会遇到以下几个问题：解码器中查询间关系的探索不足，由于训练样本数量有限而导致的分类训练不充分，以及推断时的分类分数不可靠为此，我们首先在解码器中提出了一种关系注意机制，它...

AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础...

AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之简介/视觉理解 ...《Multimodal Foundation Models: From ...

AGI之MFM：《多模态基础模型：从专家到通用助手》翻译与解读之与LLM协同工作的多模态智能体、结论和研究...

标签：多模态大模型

AGI之MFM：《Multimodal Foundation Models: From Specialists to General-Purpose Assistants多模态基础...提出新的建模范式：将多个工具或专家与LLMs协同链接以解决复杂的开放问题，不需要训练，只需要示例教导 6.

01.CLIP

标签：深度学习多模态

从自然语言监督中学习可转移的视觉模型作者：Alec Radford等单位：Open AI发表时间：2021 arxiv在构建计算机视觉模型时，只是为了某一个或某一组任务而构建数据集，往往需要大量的劳动力来进行数据标注，并且数据集...

盘点全网哪些超乎想象的高科技工具？有哪些免费开源的最新AI智能工具？短视频自媒体运营套装？

标签：开源人工智能音视频

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【ChatGPT】实用 Prompt 指令大全 —— 一文教你如何更好地挖掘 GPT 的价值

标签： chatgpt gpt 人工智能

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的...该模型在自然语言处理领域有着广泛的应用，可以用于文本生成、文本分类、情感分析、问答系统等任务。本文将从模型的架构、训练方式、优缺点等方面对ChatGPT进行详细介绍。一、模型架构。

形式化方法

什么是形式化方法？ PS:软件工程作业，老师要求自己去阅读和了解形式化方法是什么，自己查阅了一下，感觉实在是难懂...... 老师推荐阅读书籍《大象——thinking in UML》，感觉自己这辈子都不会读的样子...... ...

开发人工智能使用哪种编程语言好

尽管 Python 有些特性令人不爽（whitespace、Python 2.x 和 Python 3.x 之间的巨大差异、五种不同的包机制都在不同程度上有缺陷）但如果你正在从事 AI 工作，你几乎肯定会在某些时候用到 Python。 Python 中可用库的...

强力推荐：关于谷歌ChatGPT模型用户测试的140个示例的展示与实现功能

标签： chatgpt

ChatGPT模型是由 OpenAI 训练的大型语言模型，能够生成类人文本。通过向它提供提示，它可以生成继续对话或扩展给定提示的响应。在此存储库中，您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。我们鼓励您将自己的提示添加...

android安卓源码海量项目合集打包-1

最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。卷新加卷的文件夹 PATH 列表卷序列号为 00000200 5E7A:7F30 F:. ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar │ │ ...

评估行人行动预测的基准——Benchmark for Evaluating Pedestrian Action Prediction

标签：机器学习人工智能神经网络

评估行人行动预测的基准——Benchmark for Evaluating Pedestrian Action Prediction Date of Conference: 3-8 Jan. 2021 Date Added to IEEE *Xplore*: 14 June 2021 DOI: 10.1109/WACV48630.2021.00130 ...

AUTORT 论文翻译: EMBODIED FOUNDATION MODELS FOR LARGE SCALE ORCHESTRATION OF ROBOTIC AGENTS

标签：人工智能深度学习机器学习

然而，训练具有实体基础模型的一个关键挑战是缺乏在物理世界中扎根的数据。在本文中，我们提出了AutoRT，这是一个利用现有基础模型扩展操作机器人在完全未见场景中部署的系统，几乎不需要人类监督。AutoRT利用视觉-...

2019年计算机类毕业设计论文题目推荐

又到了一年了毕业时间, 收集了一些985/211高校的计算机类论文题目, 希望对大家有所帮助深度嵌入聚类算法研究基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现基于动力学模型的属性网络重叠社团发现基于Spring-Boot...

51-2 万字长文，深度解读端到端自动驾驶的挑战和前沿

标签：计算机视觉自动驾驶人工智能

自动驾驶社区见证了采用端到端算法框架的快速增长，这些方法利用原始传感器输入来生成车辆运动规划，而不是专注于检测和运动预测等单个任务。我们对250多篇论文进行了全面分析，深入研究了几个关键挑战，包括多模态...

视觉和大语言模型の未来

标签：人工智能

通过将计算机视觉技术与深度神经网络相结合，该算法能够分析图像的视觉内容并生成类似人类的描述，提高了可访问性，并实现了自动图像标签、图像搜索和为视力障碍者提供辅助技术的应用。KOSMOS-1 是一种尖端的多模态...

智能体AI（Agent AI），多模态交互（MultiModal Interaction），现阶段综述及未来展望

标签：人工智能

这里介绍了Agent AI系统的总体概况，该系统可以在许多不同的领域和应用中感知和行动，可能是使用Agent范式实现AGI的途径。

Agent-FLAN 技术报告——社区翻译版

标签：人工智能语言模型 ai

Agent-FLAN 技术报告于近日正式对外发布，不少社区大佬自发地参与到报告的翻译与解读中来。本文为社区用户翻译的 Agent-...或者渴望与其他技术爱好者进行深入的交流和讨论，不要错过我们本周六晚上 8 点举行的圆桌会

增强检索问答RAG研究成果综述 Retrieval-Augmented Generation for AI-Generated Content: A Survey

标签：人工智能语言模型

论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.19473项目存储库：https://github.com/hymie122/RAG-SurveyPenghao Zhao, Hailin Zhang, Qinhan Yu, Zhengren Wang, Yunteng Geng, Fangcheng Fu, Ling Yang, Wentao Zhang, ...

Interactive Natural Language Processing

标签：人工智能深度学习语言模型

交互式自然语言处理（iNLP）已成为NLP领域的一种新范式，旨在解决现有框架中的局限性，同时与人工智能的最终目标保持一致。这种范式将语言模型视为能够反复观察、行动和接收来自外部实体的反馈的代理。...

2019最近计算机毕业设计-题目汇总大全-系列3

数字图像加密关键技术研究与实现 FitzHuge-Nagumo 模型及其在图像处理中的应用基于图形硬件加速的实时布料动画系统设计与实现基于GAN的人脸图像生成基于智能视觉理解的食物图片热量...

前端基础知识点-每天一个基本知识点（100+个前端小知识，你是否都知道？）

标签：前端 http 网络协议

文章目录前言第一回合一、知识点：cookie（21/09/06）二、知识点：节流和防抖（21/09/07）三、知识点：var和let以及const（21/09/08）四：知识点：深拷贝和浅拷贝（21/09/09）五、知识点：作用域和作用域联（21/09/...

Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science 论文解读

标签：人工智能自然语言处理语言模型

Data Interpreter: An LLM Agent For Data Science 论文解读

【AI视野·今日Robot 机器人论文速览第五十四期】Fri, 13 Oct 2023

标签：机器人触觉多任务学习

AI视野·今日CS.Robotics 机器人学论文速览 Fri, 13 Oct 2023 Totally 45 papers 上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Robotics Papers Universal Visual Decomposer: Long-Horizon Manipulation Made Easy ...