算法系统协同优化，vivo与港中文推出BlueLM-V-3B，手机秒变多模态AI专家
在人工智能领域，多模态大型语言模型（MLLMs）正以其强大的潜力和广泛的应用前景备受瞩目。这些模型能够处理和理解多种形式的数据，如文本、图像和音频，从而为我们的日常生活带来诸多便利。然而，将这些庞大的模型部署到移动设备上却面临诸多挑战，如内存限制和计算能力不足等问题。为了解决这些难题，...
淘天算法工程师玩转《黑神话》，多模态大模型如何成为天命AI
最近，基于大型语言模型 (LLM) 的Agent在各个领域取得了重大进展。最受欢迎的研究领域之一是将这些Agent应用于电子游戏上。 传统的方法往往依赖于游戏的API来通过内存访问游戏内环境和动作数据。然而，这种方法受到API可用性的限制，并且不能反映人类玩游戏的方式。 此外，在动作角色扮演游戏 (ARPG) 中，基于强化学习 (RL) 的方法很普遍，但其泛化能力较差，需要大...
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好...
![深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_ae15e835557746388e1276a251ca74b6.png)
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计订阅本专栏你能获得什么？前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等项目代码整合，省去你大把时间，效率提升。 帮助你快....
史上最全综述 | 3D目标检测算法汇总！（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督）（下）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）3D目标检测的学习目标3D目标检测的学习目标主要是针对小目标（相比检测范围，目标太小），另一方面是由于点云的稀疏性，如何准确估计其目标的中心和尺寸也是一个长期挑战。1、Anchor-based方法anchor是预定义的长方体，具有固....
史上最全综述 | 3D目标检测算法汇总！（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督）（上）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）1摘要近年来，自动驾驶因其减轻驾驶员负担、提高行车安全的潜力而受到越来越多的关注。在现代自动驾驶系统中，感知系统是不可或缺的组成部分，旨在准确估计周围环境的状态，并为预测和规划提供可靠的观察结果。3D目标检测可以智能地预测自动驾驶车....
史上最全 | BEV感知算法综述（基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）1摘要以视觉为中心的俯视图（BEV）感知最近受到了广泛的关注，因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展，许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知，但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。本文对以视觉为中心的....
阿里巴巴资深算法专家张伟：百科类知识图谱构建和应用已到深水区，行业和多模态知识图谱引关注
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 采访嘉宾 | 张伟作者 | 孟夕 知识图谱是近年来人工智能技术蓬勃发展的核心驱动力之一，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等众多领域，经过短短几年的发展，热度依旧不减，未来，知识图谱又将面临哪些新的挑战？又有哪些发展趋势呢？ 在即将于 8 月 16 日 -17 日举办的 AICon 全球人工智能与....
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