视频作为一种富含信息且密集的媒介,已广泛应用于娱乐、社交媒体、安全监控和自动驾驶等领域。人类能够轻松理解视频内容,例如理解因果关系、定位特定时刻以及关联动作。但是人工智能,尤其是大型语言模型(LLM)及其多模态(MLLM)变体,在视频理解方面仍然面临挑战,尤其是在处理长视频时。尽管像 GPT-4V 或 Claude 这...
近年来,人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展,这类模型通过统一框架理解并整合不同数据类型间的语义信息,特别是图像与文本之间的关联性。在此领域具有里程碑意义的模型包括OpenAI提出的CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training,对比语言-图像预训练)和Google研发的SigLIP(Sigmoid Loss for Lang...
SWEET-RL(Step-WisE Evaluation from Training-time information,基于训练时信息的逐步评估)是多轮大型语言模型(LLM)代理强化学习领域的重要技术进展。该算法相较于现有最先进的方法,成功率提升了6%,使Llama-3.1-8B等小型开源模型能够达到甚至超越GPT-4O等大型专有模型的性能水平。本文将深入分析SWEET-RL如何改...
计算机视觉领域正经历一次技术革新:一种不仅能将文本转换为图像,还能在生成过程中实施结构化推理的系统。这一系统即为GoT(Generative Thoughts of Thinking,生成式思维链)框架——一种将显式推理机制引入图像生成与编辑领域的创新架构。本文将深入分析GoT的技术原理,详细探讨其架构设计,并评估其在实际应用中的表现。
原始"Attention Is All You Need"论文中提出的标准Transformer架构最初设计用于处理离散输入和输出序列标记(token),但将其应用于时间序列分析时,需要对模型结构进行适当调整以适应连续数据特性。本文详细阐述了使原始Transformer架构能够高效处理连续值时间序列数据所需的最小化结构调整方案。
NeoBERT代表了双向编码器模型的新一代技术发展,通过整合前沿架构改进、现代大规模数据集和优化的预训练策略,有效缩小了传统编码器与高性能自回归语言模型之间的性能差距。该模型在支持4096 tokens的扩展上下文窗口的同时,仅维持250M参数规模的紧凑设计。值得注意的是,尽管参数量较小,NeoBERT在MTEB(Massive Text E...