多模态模型评测框架lmms-eval发布!全面覆盖,低成本,零污染
多模态模型评测框架lmms-eval发布!全面覆盖,低成本,零污染随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。
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随着大模型研究的深入,如何将其推广到更多的模态上已经成为了学术界和产业界的热点。最近发布的闭源大模型如 GPT-4o、Claude 3.5 等都已经具备了超强的图像理解能力,LLaVA-NeXT、MiniCPM、InternVL 等开源领域模型也展现出了越来越接近闭源的性能。
只用不到10%的训练参数,就能实现ControlNet一样的可控生成!
生产质效和生产关系的全面深化
Nullmax的“类脑”模型,是直接参考斑马鱼脑结构设计,不同于其他几家端到端方案思路,因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上,提出了“智能驱动”。
AI 代理得越来越重要,能够实现自主决策和解决问题。为了有效运作,这些代理需要一个确定最佳行动方案的规划过程,然后执行计划的行动。
将AI预测与全自动营销预算分配相结合,使广告支出回报率最高提升70%。
6月中旬,Iambic Therapeutics宣布完成超额认购的5000万美元B轮融资,由新投资者 Mubadala Capital 和 Exor Ventures 领投,卡塔尔投资局 (QIA) 以及老股东Abingworth、Illumina Ventures、Nexus Venture Partners、Coatue 和 Tao Capital Partners 参投。
大模型,大,能力强,好用!
研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法,通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能,在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势,且不会增加训练时间,推理速度还能提升至三倍。
在云计算领域竞争最激烈的时代,亚马逊云科技曾提出,云计算的普惠是技术升级带来的。这个说法换到如今的生成式 AI 时代也是成立的。