大模型时代的蓝海任务,GPT4V准确率不足10%,港科大发布指代理解...

详细的指代表达:Ref-L4中每个指代表达都是对特定实例的详细描述,长度从3到117个词不等,平均长度为24.2个词。相比之下,RefCOCO、RefCOCO+和RefCOCOg的平均标注长度分别为3.6、3.6和8.4个词。丰富的词汇量:由于指代表达的详细性,Ref-L4拥有22,813个词汇,比RefCOCO、RefCOCO+和RefCOCO...

这个免费良心的国产开源大模型,在16项基准测试中超过GPT-4V

这款大模型就是由上海AI实验室开发的书生·浦语灵笔2.5。和其他大模型一样，书生·浦语灵笔也是会取名的。该名字取自“书生·浦语”和“灵笔”的结合，前者指代其底座大模型“书生·浦语2.5”，后者是说其“下笔有灵”，文笔不错。据悉，浦语灵笔2.5在今年的WAIC大会上正式开源。相较于今年1月开源的2...

GPT-4o 差点没及格!首个多任务长视频评测基准,它有亿点难

在所有的情节问答任务中,MLVU均使用“具有详细细节的代词”来指代情节中的人物、事件或背景,避免了问题泄露带来的潜在影响,MLLMs需要根据问题提供的线索识别和定位相关片段才能进一步解决问题。此外,MLVU的PlotQA问题具备丰富的多样性,增强了评测的合理性和可靠性。模型在MLVU上的表现团队在MLVU上...

9月:AI 圈的乌龙、趣事与新闻

其次才是Claude3.5在代码等能力上实实在在超过OpenAI。shadowworkspace和fastapplymodel就证明了Cursor的技术基础更胜一筹。Cursor成功的背后:两个PMFCodeSmarter,NotHarderAICoding赛道不再沉迷造神|跟随谷歌大佬挖掘LLM编程能力极限;最受欢迎AI编程工具清单…甚至,大家还关注到了2023...

中科院自动化所、字节跳动提出高性能的指代性分割基准模型

比如给定一句语言描述,人们通常首先会注意相应的目标图像区域,然后根据对象的环境信息生成关于对象的精细分割结果。该方法虽然很简单但效果较好。在三个流行的基准数据集上,该方法大幅度优于所有以前的方法。这个框架很有希望作为指代性分割的通用框架。论文地址:httpsarxiv/abs/2103.16284...

汉语地名中“上”与“下”语义功能研究

(二)泛指以某参考线为基准的附近或广大区域此义项有10例(www.e993.com)2024年11月24日。参考线为河流的有9例,为泗上、霸上、淮上、濮上、圯上、洮上、沔上、汶上、上郡,其中多数情况为方位语素后置,前置的仅有“上郡”1例;参考线为山脉的有1例,为陇上。关于“上”与水名相结合的结构,杨伯峻先生在《论语译注·雍也》中引桂馥《札朴...

孙彬彬:降息,还是不降息?

4月存款利率是补降,6月是整体调降,事后看,与利率自律机制引导下的存款利率报价调整逻辑基本一致,存款利率下调是在LPR下调或者债市利率下行之后,所以,本次调整是对前期市场的跟随,而非引导。后续还会进一步引导存款利率报价下调或者降存款基准利率吗?逻辑上仍有可能,但是实务操作角度空间较窄。

中金:“一二三四”说REITs投资与资产配置

由于REITS的收益结构主要包括分红收益和增值收益两部分,在分红收益上,REITs的收益结构类似于债券,使得REITs具备一定的债性;同样,在增值收益上,REITs主要受到底层资产价格等因素影响,由于该部分收益结构类似于权益产品,使得REITs同时也具备股性。在历史表现中,REITs与股票及REITs与债券的相关性交替起伏(图表14)。REITs整体与...

创新工场「数据下毒」论文入选NeurIPS 2019,AI安全问题需要引起...

研发人员在目视检查训练数据时,通常不会感知到异常(因为使数据「中毒」的噪音数据在图像层面很难被肉眼识别),训练过程也一如既往地顺利。但这时训练出来的深度学习模型在泛化能力上会大幅退化,用这样的模型驱动的机器人在真实场景中会彻底「懵圈」,陷入什么也认不出的尴尬境地。更有甚者,攻击者还可以精心调整「下毒...

《银翼杀手2049》里的一本书 居然揭示了主角命运

还有一个巧合是,《微暗的火》的索引中,邻居金波特(Kinbote)用“K”来指代自己,用“S”来指代诗人谢德(Shade)。而《银翼杀手2049》中高斯林扮演的角色恰恰叫“K”,而德卡德真正的女儿姓Stelline——K与S。再来看看K警官的基准线测试(Baseline)。片中有注释提到,基准线测试是一种创伤后测试;高斯林在本片的艺...