近期，零一万物Yi系列模型家族发布了其多模态大模型系列，**YiVisionLanguage（Yi-VL）**多模态语言大模型正式面向全球开源。凭借卓越的图文理解和对话生成能力，Yi-VL模型在英文数据集MMMU和中文数据集CMMMU上取得了领先成绩，展示了在复杂跨学科任务上的强大实力。基于Yi语言模型的强大文本理解能力，只需对图片进行对齐，就可以得到不错的多模态视觉语言模型——这也是Yi-VL模型的核心亮点之一。在架构设计上，Yi-VL模型基于开源LLaVA架构，包含三个主要模块：VisionTransformer（简称ViT）用于图像编码，使用开源的OpenClipViT-H/14模型初始
想象一下，AI不仅会聊天，还长了「眼睛」，能看懂图片，甚至还会通过画画来表达自己！这意味着，你可以和它们谈天说地，分享图片或视频，它们也同样能用图文并茂的方式回应你。最近，上海人工智能实验室联合香港中文大学多媒体实验室（MMLab）、清华大学、商汤科技、多伦多大学等多家高校、机构，共同发布了一个多才多艺的最强开源多模态生成模型MM-Interleaved，借助全新提出的多模态特征同步器刷新多项任务SOTA。它拥有对高分辨率图像细节和微妙语义的精准理解能力，支持任意穿插的图文输入和输出，带来了多模态生成大模型的崭新突破。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.10208.
当前的大型语言模型如GPT、LLaMA等在自然语言处理领域取得了显著进展，能够理解和生成复杂的文本内容。但你是否想过，如果能够将大语言模型这强大的理解和生成能力迁移到多模态数据上，就可以轻松理解海量的图像与视频，并辅助创作图文并茂的内容。近期，来自快手和北大合作的最新多模态大模型LaVIT,正在让这个想法逐步变为现实。论文标题：UnifiedLanguage-VisionPretraininginLLMwithDynamicDiscreteVisualTokenization论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.04669代码模型地址：https://github.c
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、识别图像、学习自主决策等。人类智能(HumanIntelligence,HI)是人类的一种智能，包括理解、推理、学习、创造等。多模态交互(MultimodalInteraction)是指人与计算机之间通过不同的输入输出模式进行交互的过程，例如语音、图像、文本等。在这篇文章中，我们将讨论人工智能与人类智能之间的关系，以及如何实现多模态交互的研究。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及
一款名为Vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了！模型大小不到2B，消费级显卡可训练，GTX1080ti8G的老显卡轻松运行。想将一份文档图片转换成Markdown格式？以往需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤。现在只需一句话命令：无论中英文，图片中的大段文字都能分分钟提取出来：对一张图做对象检测，还是能给出具体坐标的那种：这项研究由来自旷视、国科大、华中大的研究人员共同提出。据介绍，Vary-toy虽小，但却几乎涵盖了目前LVLM（大型视觉语言模型）主流研究中的所有能力：文档OCR识别（DocumentOCR）、视觉定位（VisualGrounding）
一周前，RVC变声器创始人（GitHub昵称：RVC-Boss）发布了一款新项目，名为GPT-SoVITS。这个项目一上线就受到了互联网大佬和博主的好评推荐，仅仅在不到一周的时间里，就已经在GitHub上积累了4.1kStar。据说，该项目是RVC-Boss与Rcell（AI音色转换技术Sovits的开发者）共同研究，历时半年，期间克服了许多困难，最终推出了这款全新的低成本易用的音色克隆工具。接下来，让我们一起来看看这款新型音色克隆工具RVC-Boss有何特别之处吧！项目介绍GPT-SoVITS是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。据开发者及各
目录1.概述2.知识图谱设计方法3.知识图谱结果与评价3.1NEO4J的基本操作3.1.1NEO4J的安装与启动3.1.2NEO4J的插入、删除实体与关系的操作3.1.3NEO4J的插入图形、图像或视频的操作3.1.4NEO4J的批量导入外部数据的操作3.1.5NEO4J的数据库查询3.2知识图谱结果3.3知识图谱的评价3.3.1有效性3.3.2.完整性3.3.3.准确性3.3.4.一致性3.3.5.可用性4.知识图谱的应用5.总结6.相关代码文件资源1.概述知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元
论文标题：Video-LLaVA:LearningUnitedVisualRepresentationbyAlignmentBeforeProjection论文作者：BinLin,YangYe,BinZhu,JiaxiCui,MunanNing,PengJin,LiYuan作者单位：PekingUniversity,PengChengLaboratory,SunYat-senUniversity,TencentDataPlatform,AIforScience(AI4S)-PreferredProgram,PekingUniversity,FarReelAiLab论文原文：https://ar
本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台（saibomaliang.com）上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题：清华&腾讯联手突破！提出多模态知识检索新框架，性能大幅领先，AAAI2024亮相标签：Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者：XinweiL
一、前言SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支持最新GPT-4-Turbo模型、GPT-4-1106-Preview多模态模型。支持GPT-4图片对话能力上传图片并识图理解对话。ChatFile文档对话总结。《SparkAi系统详情及搭建部署文档
