对于苦苦追赶 OpenAI 几个月的谷歌来说,这次在基准测试上的胜利十分振奋人心。
可惜振奋的时间不长:GPT-4o一个更新,把第一名的位置抢回来了。
奥特曼庆功的话音刚落,Gemini-Exp-1121杀出来,又把第一名抢走了。
风流涌动,大模型更新迭代以周为单位。就在前几天,有技术博主爆料,Genimi 2.0即将在12月推出:
随着海外的科技巨头在AI多模态大模型上的竞争日益激烈,多模态大模型也正成为AI的下一个风口。
这次我特邀了顶会审稿人Geoff老师和Kiwa老师,在12月6日给大家带来两场公开课——多模态大模型技术全解析!
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领多模态大模型技术路线+多模态顶会论文800篇+13节多模态大模型系列课
谈到多模态大模型的应用场景,要知道,长视频理解是多模态大模型的核心能力之一,也是迈向通用人工智能(AGI)的关键一步。
这次我特邀顶会审稿人的Geoff老师,分享多模态领域新蓝海:视频理解的通用数据集和大模型基准线
课程大纲
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视频理解:多模态经典任务的前世今生
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大模型时代的视频理解新蓝海
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近期新数据集介绍:感知与推理的挑战
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基准线举例和分析
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趣味样本分析和研究方向讨论
连接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关重要的作用。受到大语言模型成功的启发,人们正在致力于开发多模态大语言模型(MLLMs)。这些模型可以无缝地集成视觉和文本模态,既作为输入又作为输出,同时提供基于对话的界面和指令遵循的能力。
这次我请来了顶会审稿人的Kiwa老师,让AI看见、听见、理解:多模态大模型全景解析!
课程大纲
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课程概述与导论
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基于Transformer的多模态大模型
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多模态模型的训练与优化
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多模态大模型的实际应用
立即解锁公开课
多模态大模型作为人工智能领域的一个热点研究方向,正逐渐成为实现通用人工智能的关键步骤。这些模型通过整合和处理来自不同模态的数据,如图像、文本、音频和视频,模拟人类理解和表达信息的能力。随着大规模预训练模型的出现,多模态模型不仅在理解和生成多模态数据方面展现出强大的能力,而且在推动人工智能向更高层次发展方面具有巨大潜力。
所以我邀请了QS前50大佬,给大家准备了《13小时吃透多模态大模型系列课程》,含前沿技术+审稿人讲解+顶会idea!
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Geoff老师真的非常有实力!他已经执导过多名同学顺利发表论文,且毕业后一直在头部互联网企业研发多模态大模型。谷歌学术引用2000+,获得2项国际专利授权,研发的技术被头部互联网大厂应用。发表30余篇国际会议&期刊论文,包括顶会CVPR、ECCV、顶刊TNNLS、UCV等,担任TPAMI、TIP、CVPR、ICCV、ECCV审稿人。
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(文:PaperAgent)