微软推出Copilot Vision AI助手赋能网页浏览与决策
来源:企业网D1net 微软近日宣布,其AI助手Copilot已新增“视觉”功能,允许用户与网页内容进行更直观的交互,该功能目前正面向部分Pro订阅用户预览,用户可在Edge浏览器上触发Copilot Vision,与其就网页内容进行互动。Copilot Vision能扫描、分析网页,帮助用户快速获取信息并做出决策,极大提升工作效率。微软强调,该功能重视用户隐私与版权,会话结束...
VISION XL:支持四倍超分辨率的 AI 视频修复处理工具,提供去除模糊、修复缺失等功能
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:支持视频去模糊、超分辨率、视频修复和帧平均处理。 技术:基于潜在扩散模型,采用伪批一致性采样和多步共轭梯度优化。 应用:适用于电影后期制作、老电影修复、监控视频增强等领...

苹果Vision Pro携Sora引领AI的新浪潮,XR硬件未来探索之旅
原文链接:https://www.woshipm.com/share/5995951.html Vision Pro 的出现,搭建起了虚拟世界和现实世界的桥梁,而 Sora 模型的出现,则又为 Vision Pro 的落地可能性添加了更多火花。怎么看待Vision Pro + Sora 的结合?一起来看看本文的解读与分享。 ...

首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗?(二)
3.3、用于Softmax量化的Log Int Softmax多头自注意力(MSA)是基于Transformer的架构中最重要的组件之一,但由于Token数量的二次复杂性,即图像分辨率除以Patch size,它被认为是资源最密集的组件。随着模型性能被证明受益于更高的分辨率和更小的Patch size,当分辨率增加和Patch size减小时,注意力图的存储和计算成为瓶颈,直接影响推理的吞吐量和....

首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗?(一)
模型量化显著降低了模型推理的复杂性,并已被广泛用于现实应用的部署。然而,大多数现有的量化方法主要是在卷积神经网络(CNNs)上开发的,当应用于全量化的Vision Transformer时,会出现严重的退化。在这项工作中证明了这些困难中的许多是由于LayerNorm输入中的严重通道间变化而出现的,并且提出了Power-of-Two Factor(PTF),这是一种减少全量化Vision Tran....

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