服装行业多模态算法个性化产品定制方案

本文是想利用AI赋能服装设计师,设计好看、好穿、好卖的服装,利用GPT+数据洞察、柔性快反+数智化供应链以及AIGC降低设计门槛和库存成本,快速反应市场时尚流行趋势,并进行落地实践

视觉语言跨模态特征语义相似度计算改进--表征空间维度语义依赖感知聚合算法 ACM MM

论文链接:Unlocking the Power of Cross-Dimensional Semantic Dependency for Image-Text Matching (ACM MM23) 代码主页:https://github.com/CrossmodalGroup/X-Dim 主要优

JQuery 弹出模态窗口

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一文详解多模态认知智能

摘要:多模态认知智能是AI人工智能当前发展的主流趋势之一,其核心是以多模态知识的获取,表示与推理为主要内容的跨模态知识工程与认知智能,也是为了更好的处理多模态的数据,需要融合多种感知模态和智能处理技术。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布,AIGC时代的多模态还能走多远?系列之三:多模态认知智能》

浅析AIGC for MMKG

摘要:AIGC和多模态知识图谱(MMKG)中的知识获取又是怎么实现的呢?他们之间有什么关联呢? 本文分享自华为云社区《GPT-4发布,AIGC时代的多模态还能走多远?系列之四 AIGC for MMKG》,作者:码上开花_Lancer。 与传统知识图谱不同,MMKG以多模态数据作为源头,从多方面描述

DashVector + DashScope升级多模态检索

本教程在前述教程(DashVector + ModelScope玩转多模态检索)的基础之上,基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级,接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS

带你读AI论文丨针对文字识别的多模态半监督方法

摘要:本文提出了一种针对文字识别的多模态半监督方法,具体来说,作者首先使用teacher-student网络进行半监督学习,然后在视觉、语义以及视觉和语义的融合特征上,都进行了一致性约束。 本文分享自华为云社区《一种针对文字识别的多模态半监督方法》,作者: Hint 。 摘要 直到最近,公开的真实场

《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-16-处理模态对话框弹窗

1.简介 我们在日常工作中,会经常遇到弹出警告框的问题,弹框无法绕过,必须处理才可以执行后续的测试,所以弹框处理也是我们必须掌握的一个知识。宏哥在java+selenium系列文章中介绍过这部分内容。那么,playwright对于弹框的处理是怎样的?是否比selenium更加简单呢?下面我们就来介绍

LLM 大模型学习必知必会系列(三):LLM和多模态模型高效推理实践

LLM 大模型学习必知必会系列(三):LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程: 多模态的 LLM 的原理: 代码演示:使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型,视觉大模型,音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免

Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

我们很高兴在此发布 Idefics2,这是一个通用的多模态模型,接受任意文本序列和图像序列作为输入,并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。 Idefics2 由 Idefics1 改进而得,其参数量为 8B,具有开放许

解密Prompt系列32. LLM之表格理解任务-文本模态

这一章我们聊聊大模型表格理解任务,在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务,以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态,我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。

解密Prompt系列30. LLM Agent之互联网冲浪智能体

这一章介绍自主浏览操作网页的WebAgent和数据集:初级MiniWoB++,高级MIND2WEB,可交互WEBARENA,多模态WebVoyager,多轮对话WebLINX,复杂AutoWebGLM

【重磅】华为云盘古大模型5.0,正式发布!

2024年6月21日,在华为开发者大会2024(HDC 2024)上,华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布盘古大模型5.0,在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级;张平安还分享了盘古大模型在自动驾驶、工业设计、建筑设计、具身智能、媒体生产和应用、高铁、钢铁、气象等领域的丰富创新应用和落地实践,

GPT-4多态大模型研究

1.概述 GPT-4是OpenAI最新的系统,能够产生更安全和更有用的回应。它是一个大型的多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),在各种专业和学术的基准测试中展现了人类水平的表现。例如,它在模拟的律师资格考试中得分位于前10%的考生之列;相比之下,GPT-3.5的得分位于后10%。 GPT-4是

AI识别检验报告 -PaddleNLP UIE-X 在医疗领域的实战

[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾,除已有纯文本抽取的全部功能外,新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路,**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad

AIGC时代:未来已来

摘要:人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代。AIGC时代的到来,将会带来巨大的机遇和挑战。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布,AIGC时代的多模态还能走多远?系列之一: AIGC时代:未来已来》,作者: ModelArts 开发 。 人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代,即人工智

带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架

基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案。

【GPT-4理论篇-1】GPT-4核心技术探秘

在本文中,我将结合GPT-4的技术报告、GPT-4相对于GPT 3.5/ChatGPT的提升、GPT-4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作,大语言模型(Large Language Model,LLM)模型的科研进展,多模态模型的科研进展等多方面的信息,深入分析GPT-4的技术细节。

AIGC的阿克琉斯之踵

摘要:现在,越来越多的企业和个人使用AIGC生成文章、图片、音乐甚至视频等内容,AIGC已经成为一种必备的工具。在游戏和原画师行业,甚至已经出现了第一批因为AI而失业的人。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布,AIGC时代的多模态还能走多远?系列之二:AIGC的阿克琉斯之踵》,作者:ModelAr

模拟epoll的饥饿场景

说明 一直听说epoll的饥饿场景,但是从未在实际环境中面对过,那么能不能模拟出来呢?实际的情况是怎样呢? 模拟步骤 基于epoll写一个简单的tcp echo server,将每次read返回的字节数打印出来 模拟一个客户端大量写入 测试其他客户端能否正常返回 Server代码 #include