一致多模态了解和生成 仅1.3B！Janus
Janus是一个一致的多模态了解和生成的大型言语模型，MLLM，，它将多模态了解和生成的视觉编码解耦，Janus基于DeepSeek，LLM，1.3b，base构建，该模型训练时经常使用了大概5000亿个文本token的语料库，在多模态了解......
RAG全景图 从RAG启蒙到初级RAG之36技 RAG！ 再到终章Agentic
检索增强生成，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，技术可追溯到2020年Facebook宣布的一篇论文，Retrieval，AugmentedGenerationforKnowledge，IntensiveN......
逾越CLIP 视觉大模型训练新范式
https，github.com，OpenGVLab，LCL视觉backbone的数据瓶颈CLIP是第一个衔接图像和文本的基础模型，但在大模型时代，仅凭对比学习的监视，曾经无余够让下游视觉，言语模型，VLM，取得足够好的功能，尤其是......
一文彻底搞懂多模态
MultiModal在人工智能的始终开展中，多模态学习逐渐锋芒毕露，成为了一个关键的钻研方向，它不再局限于繁多类型的数据解决，而是将图像、文本、音频等多种消息源联合起来，为机器提供了愈加丰盛和多元的了解视角，接上去分四部分，传统机器学习、深......
YOLO11问世！从新定义AI的或者性！
YOLO11标记着YOLO家族的新篇章，提供了更弱小，更多性能的模型，将计算机视觉带到新的高度，仰仗其完善的架构和增强的性能，该模型支持计算机视觉义务，如姿态预计和实例宰割，视觉AI社区曾经爱上了UltralyticsYOLOv8，但具备更......
一致多模态输入与生成 Emu3
Emu3在生成和感知义务中逾越了多个义务的公用模型，体现优于干流开源模型如SDXL、LLaVA，1.6和OpenSora，1.2，同时不须要基于Diffison或组合多种不同架构，Emu3能够依据文本输入生成高品质的图像，经过便捷地预测下一......
两阶段超长周期用户行为序列建模方法总结
当天这篇文章引见的主题是介绍系统中，基于两阶段的超长周期用户兴味建模系列上班，重要引见业内比拟有代表性的由快手宣布的3篇上班，从2020年最开局的SIM初次提出的两阶段行为序列建模方法，到2022年KDD上宣布的TWIN对两阶段分歧性的优化......
LLM 大言语模型在用户兴味探求中的运行
一、论断写在前面传统的介绍系统经过学习和强化过去的用户，东西交互构成剧烈的反应循环，这反上来限度了新用户兴味的发现，为了处置这一疑问，论文引入了一种联合大型言语模型，LLMs，和经典介绍模型的混合档次框架，用于用户兴味探求，该框架经过，兴味......
ShareGPT4V作者团队又一力作！百万高品质视频
继Sora官宣之后，多模态大模型在视频生成方面的运行简直就像井喷一样涌现进去，LUMA、Gen，3Alpha等视频生成模型展现了极佳品质的艺术格调和视频场景的细节雕琢才干，文生视频、图生视频的新前沿不时被扩展令大家惊喜不已，抱有等候，最近，......
Sample 长序列 Packing 疑问及优化 训练的 LLM Attention
一、背景之前看过局部Megatron，LM的源码，也详细剖析过对应的>，SamplePacking中有很多可以探讨的技术点，比如Attention的成功和优化，Sample的组合及负载平衡疑问，有点相似调度疑问，以及不同打算对成......