快手多模态理解岗面试题7道|含解析

优缺点:PostNorm:优点是后期训练效果较好,缺点是前期训练不够稳定。PreNorm:优点是前期训练更稳定,缺点是模型可能会陷入局部最优解。问题7、PostNorm和PreNorm都需要warmup吗?Warm-up通常用于缓解训练初期梯度过大或过小的问题,使模型能够平稳过渡到正常训练阶段。PreNorm通常不需要warm-up,因为在...

通用多模态人工智能:架构、挑战和机遇综述

这主要有两个原因:(i)与其他模态不同,语言模型在各种通用任务上已经在大量数据上进行了广泛训练,从而形成了一个强大的知识模型;(ii)输入和输出交互大多以文本形式进行,因此使用LLM作为核心模型并将其他模态围绕其对齐是合理的,而不是反过来。输出解码在最后一个模块中,数据后处理阶段将学习到的多模态表示转换为...

中国大模型发展指数(第1期)

多模态大模型能将不同模态信息相互补充,提高信息的完整性和准确性,从而更好地应对复杂环境、场景和任务。落实到应用层面,多模态能使机器更好地理解人类的意图和需求,提供精准、个性化服务。图3-9:单模态和多模态大模型应用数据来源:公开渠道,零壹智库其次,垂直大模型致力于解决特定场景问题,因此其发展节奏与大...

李开复对谈张亚勤:大公司不敢采取颠覆式技术,它们已经习惯每年...

从创业者的角度来说，如果希望短期落地产生价值、能赚钱，做虚拟世界容易很多。具身智能可以很好地结合大模型多模态能力，而且一旦“具身”后就可以产生数据，形成数据飞轮闭环，有很大的想象空间。但短期要做好，难度很大。具身智能肯定要走很漫长的道路。对人形机器人，我有一些特别的看法：绝大多数应用场景并不需要人...

自动驾驶大模型算法助力端到端顺利落地

可对驾驶场景实现全面的理解,集成了多模态的输入数据如文本、视频、高精度地图、3D检测框、驾驶行为等,可以实现可控的驾驶视频生成和预测未来的驾驶行为。同时DriveDreamer还可以与驾驶场景互动,根据输入的驾驶动作预测不同的未来驾驶视频。2.3.3、大语言模型+自动驾驶:...

国科大、北方电子设备研究所联合提出首个多模态无人机跟踪数据集

由于以往不同tracker的细节差异很难从整体数据集的角度反映出来，研究人员还通过提供二值属性标签来帮助辨别不同反无人机跟踪器在各个方面的优缺点(www.e993.com)2024年11月20日。这些属性包括OV(Out-of-View)、OC(Occlusion)、FM(FastMotion)、SV(ScaleVariation)、LI(LowIllumination)、TC(ThermalCrossover)和LR(Low...

知乎CTO李大海:基于AI的智能社区多模态数据融合研究与实践

知乎上也是一样,有越来越多用户,在知乎上通过视频分享自己的知识、经验、见解。在这个过程中我们也认识到视频跟图文有各自的优缺点和适用场景,视频会更直观,图文有非线性的结构,喜欢用户可以快速略过,可以在不同模块之间进行跳动,两个适用场景不一样。一、图文多模态预训练...

后GPT时代,多模态是最大的机会

另一方面,人类的生存环境和思考过程肯定是多模态的(图、文、声、光、电、影……);即便在语言文字出现前,人类的祖先也能胜任不同类型的智慧任务——这应该是多模态学习或思考的功劳;虽然语言文字这样的符号化系统可以间接存储其他模态的信息或知识,但,为什么计算机不能从其他模态数据中直接学习呢?

广东省科学技术厅 广东省工业和信息化厅关于印发《广东省新一代...

可解释人工智能。开发新一代的可产生更多可解释模型的机器学习技术,结合先进人机界面技术和可解释模型,攻克以大数据与深度学习为基础的人工智能不可解释与不可理解的瓶颈。深入研究随机输入取样解释、网络解剖等解释人工智能的方法,实现机器学习系统优缺点的自主表征与对其理解的传达。

万字聊聊Transformer在BEV、2D/3D检测上的应用、量化与加速!

作者回顾了用于组织Transformer输入和输出的不同架构,如编码器-解码器和仅编码器结构,并探讨了它们各自的优缺点。此外,作者还深入讨论了与Transformer相关的Operator及其硬件加速方案,并考虑了量化和运行时间等关键因素。作者还特别说明了卷积神经网络、SwinTransformer和Transformer与4D编码器的层之间的Operator比较。本文还...