随着大数据人工智能技术的蓬勃发展，今天的图像分析技术早已不再是单纯的图片审核，而是基于深度学习等人工智能技术，和海量训练数据，提供综合性的图像智能服务，应用场景包含相册、信息流、社交、广告等，每天分析、处理海量图片，可以大幅提升各类产品的体验、效率。
北京时间5月14日凌晨，OpenAI 春季新品发布会举行，新一代旗舰生成模型 GPT-4o来了。GPT-4o 的推出代表着技术进步的一大步，集成了文本、语音和图像三种模态，使人机交互更加自然和高效。
以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。
2024年5月13日，OpenAI官网发布了他们的新一代自然语言处理交互系统——GPT-4o。这是OpenAI继GPT4之后又一个新的旗舰模型。
随着人工智能技术的迅猛发展，OpenAI 最近推出的 ChatGPT-40 模型无疑成为了业界的一个新的高光时刻。ChatGPT-40 不仅在处理速度上超越了前代产品，还在图像理解和多语种支持上取得了显著的进步。本文将深入探讨 ChatGPT-40 的核心技术特性、它的潜在应用以及这一创新对未来语言模型发展可能带来的影响。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini-Gemini堪称绝绝子，相当于开源社区的GPT4+DALLE3的王炸组合！
” “音视频+无限可能”是一扇 LiveVideoStackCon面向新兴领域开启的大门，在移动互联网红利消失、内卷的局面下，智能车、制造、金融、医疗、出海等新兴领域还在迫切追寻新技术带来的增值。在“音视频+无限可能”，提前看到新机会、新案例、新实践。 5月20日-21日，LiveVideoStackCon 2022 上海站，和你一同开启通向未来的大门。 视频内容生产与消费创新 音视频技术在整体大环境的影响下，近年来呈现出迅猛的发展趋势，随着更多新概念、新技术的涌现，如元宇宙、虚拟沉浸式、VR/AR等，超高
大家好，我是猫头虎，今天给大家带来一个非常激动人心的消息！OpenAI 刚刚在 2023 年 9 月 25 日为 ChatGPT 推出了新的语音和图像功能，这意味着 ChatGPT 现在不仅能够与我们交流，还能看到和听到我们的世界啦！😲 下面就让我详细为大家介绍一下这些新功能以及它们将如何改变我们与 ChatGPT 的互动方式。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
【新智元导读】Facebook 官方博客最新发表文章，详细介绍其 AI 平台 FBLearner Flow 及建立在上面的专用于图像和视频理解任务的 Lumos 平台。Facebook 介绍了利用该平台的图片内容描述和图片搜索技术，这些技术建立在系统能够“理解”像素级的图像内容基础上，将为更丰富的产品体验铺平道路。 回想一下你最近点赞的帖子——非常可能是包含图片或视频的。但是，直到最近，在线搜索包括图像搜索都还一直是文本驱动（text-driven）的技术，是否能搜索到某一张图像取决于它是否有充分的标记或有
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。
11月，图像分析、人脸识别、自然语言处理NLP推出新功能。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
在这段时间，有不少人拿到了 GPT-4 API 权限，开通了 ChatGPT Plus，提前体验了 GPT-4 的能力。
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术，与对象存储 COS 深度融合，底层直接调用COS的数据，实现数据存储、流动、处理、识别一体化，提供综合性的云原生 AI 智能识别服务，包含图像理解（解析视频、图像中的场景、物品、动物等）、图像处理（一键抠图、图像修复）、图像质量评估（分析图像视觉质量）、图像搜索（在指定图库中搜索出相同或相似的图片）、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程，大幅减少人力成本，缩短产出时间的同
无论是自然语言处理、计算机视觉或是其他领域的研究，当下的深度学习研究范式通常采用非常大的模型架构，对海量的数据进行训练，然后将其用于一个特定的任务上，从而取得更佳的结果。
项目背景 About Project 腾讯优图实验室(Tencent YouTu Lab) —— 腾讯旗下顶级机器学习研发团队，在人脸检测、五官定位、人脸识别、图像理解等领域都积累了完整的解决方案和领先的技术水平。作为腾讯顶尖科技的品牌，其品牌应当结合优图实验室的“科技”“人工智能”等特性，让用户感受到品牌的魅力和实力，提升整体品牌体验。同时品牌视觉识别应当保持统一风格，构建一个完善的视觉识别系统。 品牌概述 Brand Overview 腾讯优图实验室隶属于腾讯社交网络事业群(SNG)，团队整体立足于腾讯
来自阿布杜拉国王科技大学的几位博士做的，它能够提供类似于GPT4的图像理解，以及对话的能力，让你抢先一步感受到 图像对话的强大之处。这个项目有几个特点：第一就是多模态 也就是能够读懂图片
我们正在开始推出 ChatGPT 的新语音和图像功能。它提供了一种新的、更直观的接口类型,允许您进行语音对话或向 ChatGPT 展示您在谈论的内容。
本实验实验原理主要是图像分割技术的应用，以海参为实验对象，将图像中海参区域与背景进行分割，转化为二值图像，统计像素面积作为大小分级依据，从而实现海参大小分级。
更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力，还能结合图像推理和生成，香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型 Mini-Gemini 堪称绝绝子，相当于开源社区的 GPT4+DALLE3 的王炸组合！
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术，其他各种AI产品。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
为了增强CLIP在图像理解和编辑方面的能力，上海交通大学、复旦大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、澳门大学以及MThreads Inc.等知名机构共同合作推出了Alpha-CLIP。这一创新性的突破旨在克服CLIP的局限性，通过赋予其识别特定区域（由点、笔画或掩码定义）的能力。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，而且实现了对图像内容强调的精确控制，使其在各种下游任务中表现出色。
近几年，深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩，本文根据笔者的工作实践，谈谈对深度学习理解，以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论，是笔者个人的理解和不充分实验的结果，所以难免谬误，请读者不吝指正。 机器学习就是学习对象的表示 “机器学习/深度学习模型依靠左右互搏，可以迅速达到很高的智能水准。”、“人工智能/深度学习能毁灭人类的奇点即将来到！” 网络上经常出现这类观点，让笔者非常惊讶。而让笔者更惊讶的是，很多人居然相信了。那么，什么是机器学习呢？ 机器学习的对象是我们生活中所接触
在数字化时代，信息的获取和记录方式不断革新。photes.io 是一款新兴的笔记软件，它通过人工智能技术，将我们日常生活中拍摄的照片和屏幕截图转换成结构化的文本笔记，极大地提高了信息处理的效率。
关注公众号，发现CV技术之美 本篇文章分享论文『TokenLearner: What Can 8 Learned Tokens Do for Images and Videos?』，谷歌提出《Toke
大家好，我是猫头虎博主🐯，今天我要带领大家了解一下，OpenAI的 #ChatGPT 刚刚更新了一些令人兴奋的视听功能！🎉 这些新增功能将使我们能够通过语音和图像与ChatGPT交流，让交互变得更为直观和生动。现在，让我们一起探究一下这些新功能吧！
别再怕图片搜索结果牛头不对马嘴了，你可以试试这个精准图片搜索，来自OpenAI最新的技术CLIP。
MiniGPT-4支持图片输入，对图片做做描述。MiniGPT-4是一个具有图像理解能力的开源聊天机器人，基于+Vicuna-13B+LLM+和+BLIP-2视觉语言模型。
今年，AI 席卷全球，改变了我们的生活和工作方式，各种 AI 大模型层出不穷，国外的像 ChatGPT 等，在国内都不支持，使用门槛太高，太麻烦了。
【新智元导读】Facebook的图像机器学习处理Lumos日前进行了系统更新，在原来对照片和视频进行分类的基础上，运行速度更快，自动识别图像边界，能解释图中人物行为，并且利用以往的知识。Lumos 依靠Facebook的图像文本转换系统和 FBLearner Flow，Facebook表示其目标是使其达到像素般精确。 Facebook去年在Web Summit会议上公布了Lumos平台。它是一个可扩展的系统，用于对照片和视频进行分类。它可以扫描照片，快速训练A.I.识别新照片，查看照片中的对象并描述对象，从
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型，它们拥有数百/数千亿个参数，能够生成令人印象深刻的语言输出。
引言 一年一度的计算机视觉顶级会议 CVPR 2018 于6月18-22日在美国盐湖城召开。本届大会有超过 3300 篇的论文投稿，录取 979 篇（接受率约为 29%，其中包括 70 篇 Oral
张鉴殊：武汉大学本科三年级学生，目前在张潼教授的指导下担任研究实习生，主要研究方向是大语言模型，多模态大语言模型以及持续学习。当下在寻找 2025 fall 博士入学机会。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 美团围绕丰富的本地生活服务电商场景，积累了海量视频数据。如何通过计算机视觉技术用相关数据，为用户和商家提供更好的服务，是一项重要的研发课题。本次LiveVideoStackCon 2021音视频技术大会 北京站，我们邀请到了美团高级算法专家马彬老师来分享短视频内容理解与生成技术，在美团业务场景的落地实践。 FFmpeg 工具：音视频开发都用它，快@你兄弟
大数据文摘作品 在刚刚过完的7天年假里，大数据文摘和184位小伙伴一起学习了吴恩达《Deep Learning Specialization》和李飞飞《CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》部分课程，点击这里查看第一期打卡精彩笔记。 经过一周短暂的休整和总结，第二期课程打卡学习活动开启啦！ 先来看看第一期大家提交的精彩笔记： 加入我们，将有机会和笔记分享者一起学习哦。 当然，免费为大家提供学习机会的文摘菌也希望大家的学习可以真
NVIDIA®Jetson™AGX Xavier和Jetson TX2提供了一个内置的Cortex-R5微控制器，该控制器也被称为传感器处理引擎(SPE)。示例使用包括传感器数据处理、唤醒管理、无人机和机器人。
在人工智能的快速进展中，视觉语言模型正成为理解和叙述视觉信息的关键工具。MoonDream，一个拥有16亿参数的小型视觉语言模型，凭借其出色的性能和易用性，正迅速成为开发者和爱好者的热门选择。
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
人工智能平台公司Petuum公开了Petuum Neurobots，这是一系列智能过程自动化（IPA）工具，为机器人过程自动化（RPA）提供前沿的人工智能功能。
近日，清华 KEG 实验室与智谱 AI 联合推出了视觉 GUI Agent——CogAgent，CogAgent 是一个通用的视觉理解大模型，具备视觉问答、视觉定位（Grounding）、GUI Agent 等多种能力，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入。在 9 个经典的图像理解榜单上（含 VQAv2，STVQA, DocVQA，TextVQA，MM-VET，POPE 等）取得了通用能力第一的成绩，并在涵盖电脑、手机的 GUI Agent 数据集上（含 Mind2Web，AITW 等），大幅超过基于 LLM 的 Agent，取得第一。
在本文中，我们提出了LLaMA-Adapter V2，一种参数高效的视觉指令模型。具体而言，我们首先通过解锁更多可学习参数（例如，norm、偏置和比例），增强LLaMA Adapter，这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次，我们提出了一种早期融合策略，只将视觉token输入到早期的LLM层，有助于更好地融合视觉知识。第三，通过优化可学习参数的不相交组，引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰，并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中，我们将额外的专家模型（例如，字幕，OCR系统）集成到LLaMA-Adapter中，以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比，LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数，就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力，甚至在聊天互动中表现出色。
AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
VILA是一个由Nvidia和MIT联合开发的视觉语言模型，它融合了计算机视觉和自然语言处理两大领域的技术，旨在实现更加智能和自然的图像理解和语言交互。借助Nvidia强大的硬件支持，VILA在性能和效率上都达到了新的高度。
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