Seed，TTS是字节跳动豆包大模型团队近期发布的语音生成大模型成果，它生成的语音几乎与真人完全一样，连发音瑕疵也能生成出来，尤其在学习模仿人类说话方面，相似性和自然度均有很好表现，举例来说，将一段语音提供给Seed，TTS，它就能按文本生成全新语音，且带上原素材的声音特征，英文语音也可生成，且依然...

  在人工智能领域，关键点检测技术一直是计算机视觉研究的重要课题，近期，来自Linköping大学、Chalmers大学、香港中文大学以及TexasA&amp，M大学的科研团队，成功推出了DeDoDev2——一款革新性的关键点检测器，今天，就让我们一起揭开DeDoDev2的神秘面纱，看看它是如何...

  传统扩散模型要过时了，OpenAI找到一种新方法，直接把生成速度提高50倍！扩散模型在生成式AI领域的重要性不言而喻，把生成逼真的图像、3D模型、音频和视频变为了现实，但是，扩散模型依然有个致命bug——采样速度太慢，OpenAI研究的新方法，被称为sCM，连续时间一致性模型，sCM在仅使用两个采样...

  近年来，大型语言模型，LLM，在人工智能领域引起了巨大关注，有人认为它们是革命性的技术，将彻底改变我们的工作和生活方式，而另一些人则认为它们只是炒作，没有实际价值，Google技术专家NicholasCarlini在文章，HowIUseAI，中给出了他对LLM的看法，并展示它们如何帮助他提高工作效率...

  1创新模型效果，1.1模型评估，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型创新点介绍2.1结合Informer和BiGRU，GATT的优势通过将这两种模型并行使用，可以更好地捕捉不同时间尺度上的模式，提高预测的准确性和鲁棒性，2.2并行模型架构并行使用Informer和BiGRU，G...

  撰稿丨诺亚出品，技术栈，微信号，blog51cto，总被用户吐槽，有点智障，的Siri有救了！Siri自诞生以来就是智能语音助手领域的代表之一，但很长一段时间里，其表现并不尽如人意，然而，苹果的人工智能团队最新发布的研究成果有望极大地改变现状，在相关的研究论文中，苹果的AI专家们描述了一个系统，其中...

  引言，RAG技术与大型语言模型中的噪声问题在大型语言模型，LLMs，的研究与应用中，噪声问题一直是一个不容忽视的挑战，这些模型在处理复杂的语言理解和生成任务时，往往需要从海量的数据中提取有用信息，然而，互联网上充斥着各种非标准的噪声信息，如AI生成的虚假新闻、过时内容、拼写错误等，这些噪声可能会影响...

  引言，探索视觉，语言对比预训练中的噪声和低质量标注问题在视觉，语言对比预训练中，噪声和标注质量被认为是影响训练效果的重要因素，本文通过深入研究和分析训练过程中的两个主要问题——错误的负样本对分配和低质量及多样性不足的标注——揭示了通过解决这些问题来提高训练质量的潜力尚未被完全实现，首先，我们研究了影...

  引言，多模态统一表示空间的挑战与机会在人工智能领域，多模态统一表示空间是实现多模态理解和生成的基础，这种统一空间能够将音频、图像、文本等多种模态的数据融合在一个共享的表示空间中，从而使得机器能够更好地理解和处理来自不同源的信息，然而，构建这样的统一表示空间面临着巨大的挑战，例如需要处理的模型参数可能...

  1、什么是大模型Agent，大模型Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体，简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标的智能存在，Agent是AI大模型应用的主要新形态，在技术架构范式也发...

  第一章，为什么要给大模型喂额外营养，想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知，但当你问它今天的股市行情如何，或者最新的新冠病毒变种有哪些症状，，它却一脸茫然，这就是大语言模型，LLM，的现状，知识广博但不够新鲜，这就是为什么我们需要给LLM喂点额外营养，也就是外部数据，这个过程，专业点说...

  01、概述在人工智能和机器学习领域，我们正经历着一场技术革命，随着技术的飞速发展，对于强大、灵活且易于获取的解决方案的需求也在不断增长，开发者、研究人员和技术爱好者在利用尖端技术时，常常受限于封闭生态系统的束缚，许多现有的语言模型，包括一些最受欢迎的模型，往往伴随着专有限制和许可限制，或者托管在限制...

  论文题目，PoSE，EfficientContextWindowExtensionofLLMsviaPositionalSkip，wiseTraining论文链接，https，arxiv.org，abs，2309.10代码链接，https，github.com，dwzhu，pku，PoSE一、研究简...

  浙江大学、蚂蚁集团、深圳大学联合推出了创新模型MaPa，与传统纹理方法不同的是，MaPa通过文本能直接生成高分辨率、物理光照、超真实材质的3D模型，可以极大提升游戏、VR、AR、影视等行业的开发效率，研究人员在多个知名平台对MaPa进行了综合测试，结果显示，在无参考图像的情况下MaPa生成的模型材质...

  目前，由大型语言模型，LLM，驱动的智能体已经证明了它们在处理复杂任务方面的显著潜力，此外，通过赋予LLM代码执行能力来提升其问题解决能力正逐渐成为一种趋势，这一点已经通过Code，Interpreter[1]、OpenInterpreter[2]、TaskWeaver[3]等工作得到了实践验证，然...