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Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型，通过采用多尺度自适应切分策略（MSAC）和尺度压缩机制（SCM），有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应，提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩，证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
近日，来自加州大学尔湾分校等机构的研究人员，利用延迟掩蔽、MoE、分层扩展等策略，将扩散模型的训练成本降到了1890美元。
跨GPU的注意力并行，最高提速8倍，支持512万序列长度推理。
在新一轮互联网创新历程中，大模型有幸成了下一个赛点，这次不再像之前的元宇宙一样稍纵即逝，而是真的在逐渐往应用层面渗透。
卓世科技」CEO屠静女士表示：“通过本轮融资，卓世科技将进一步加大在人工智能领域的研发投入，推动行业大模型的商业化进程。“
Figure的机器人大脑此前也使用了ViLa模型，这是「千寻智能」联合创始人高阳所提出。
2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。 作为一种神经网络架构，Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎，尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
只需30秒，AI就能像3D建模师一样，在各种指示下生成高质量人造Mesh。
代码生成和补全任务做不完了？！
南加州大学凯克医学院利用AI技术将脑癌细胞转化为免疫细胞，在胶质母细胞瘤小鼠模型中将生存机会提高了75%。