跨模态大升级!少量数据高效微调,LLM教会CLIP玩转复杂文本

CLIP 模型通过对比学习实现了视觉与文本的对齐。然而其文本处理能力有限,研究团队提出 LLM2CLIP 方法利用大语言模型提升 CLIP 的多模态表示学习能力,显著提升了 CLIP 在中文检索任务中的表现,并在复杂视觉推理中提升了 LLaVA 模型的表现。

微软准备开源LazyGraphRAG大大提升信息检索与生成的效果,管理 Cursor 编辑器的 AI 聊天记录,支持搜索和导出

LazyGraphRAG是一种高效图神经网络架构,结合图结构化信息和生成模型提升信息检索和生成效率。OminiControl是简约强大的通用控制框架,支持扩散变换器模型的多种生成任务。Freeze-Omni是智能低延迟语音对话模型,基于冻结的文本大语言模型。OpenReasoningEngine是一个模块化的开源推理引擎,通过开放协作提升模型能力。Cursor Chat Browser是一款Web应用程序,用于管理AI聊天记录,提供搜索和导出功能。