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思谋科技今签定战略合作协议 港投公司与 港产独角兽 (思谋科技公司)

香港,6月12日,香港投资管理有限公司,下称,港投公司,与思谋科技共同举办战略合作协议签约仪式,此次签约仪式得到了香港特区政府的高度重视,香港特别行政区行政长官李家超透过视频致辞,香港特别行政区政府财政司司长陈茂波到场见证签约并在午餐会发表主旨演讲,各界对港投公司与思谋科技在人工智能前沿科技产业化落地的合作,包括在粤港澳大湾区更广泛...。
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两行代码解决大语言模型对话局限!港中文贾佳亚团队联合MIT发布超长文本扩展技术 (两行代码解决电脑卡顿)

中途迷失、模型偷懒、上下文越长大模型越笨......如果体验过大语言模型产品,用户多少会对文本输入长度带来的限制有所感触,比如当想和大模型讨论一些稍长的内容,需要拆分输入,而前面输入的要点,很快就会被大模型忘记,这是典型的大语言模型对话缺陷!就像先天有注意力缺陷的儿童,难以专注看完一本新书,而缺陷的关键,在于模型缺乏长文本处理能力,这...。
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连看好莱坞大片都学会了!贾佳亚团队用2token让大模型卷出新境界 (看看好莱坞大片)

家人们谁懂,连大模型都学会看好莱坞大片了,播放过亿的GTA6预告片大模型还看得津津有味,实在太卷了!而让LLM卷出新境界的办法简单到只有2token——将每一帧编码成2个词即可搞定,等等!这种大道至简的方法有种莫名的熟悉感,不错,又是出自香港中文大学贾佳亚团队,这是贾佳亚团队自8月提出主攻推理分割的LISA多模态大模型、10月发布的7...。
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高分低能 一秒侦破大模型 贾佳亚团队联手剑桥清华等共推评测新范式 (高分低能儿)

贾佳亚团队全新评测基准MR,Ben发布,拒绝大模型,高分低能,随着人工智能领域经历GPT时刻,学术界和产业界共同发力,每月甚至每周都有新的模型问世,大模型产品之多可以说是让人眼花缭乱,为了筛选出真正业界领先的大模型产品,业内衍生出了错综复杂的各类大模型评测方式,大家都希望为大模型做出客观公正的评测,看看究竟哪家产品能力更强,但为了在行...。
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人工智能的多模态发展丨CCF 腾讯贾佳亚 (人工智能的多模态技术)

7月12日,7月14日,2019第四届全球人工智能与机器人峰会,CCF,GAIR2019,于深圳正式召开,峰会由中国计算机学会,CCF,主办,雷锋网、香港中文大学,深圳,承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办,得到了深圳市政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会,旨在打造国内人工智能领域极...。
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港中文 1026实验室 往事 贾佳亚与他的学生们 (港中文103专业组)

属于他们的黄金时代仍在继续,作者,郭思陈彩娴编辑,岑峰那时他们觉得自己会永远生猛下去,未来也还给了他们一个黄金时代,1、AI大潮来临之前的先行者贾佳亚2004年,完全算不上人工智能发展史的大年,却是计算机视觉先行者贾佳亚和他带领的学生们开创的黄金时代的开端,他们起身、行走,以好奇心为导航,在人工智能的茫茫星野中进行无穷尽的探索,有时发...。
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雷军 Povey WPS 年不赚钱;贾佳亚否认已从优图离职;Daniel 曾 任小米首席语音科学家 20 (雷军破解汉卡)

31岁WPS科创板上市,雷军,曾有20年不赚钱11月18日,金山办公正式在上交所科创板挂牌交易,股票简称,金山办公,,金山办公开盘140元,涨幅205%,市值超600亿元,此次登陆科创板,金山办公募资净额44.59亿元,主要投向WPSOffice办公软件研发升级、办公领域人工智能基础研发中心建设、办公产品互联网云服务、办公软件国际化四...。
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VLM 模型 生图超级外挂!贾佳亚团队提出 Mini (m-v模型)

更高清图像的精确理解、更高质量的训练数据、更强的图像解析推理能力,还能结合图像推理和生成,香港中文大学终身教授贾佳亚团队提出的这款多模态模型Mini,Gemini堪称绝绝子,相当于开源社区的GPT4,DALLE3的王炸组合!Mini,Gemini还提供了2B小杯到34B的超大杯,最强模型在多个指标上相比GoogleGeminiPro甚...。
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想征服精密光学的AI团队 差点被一个隐形二维码拦住 (想征服精密光线怎么办)

10月中旬,AI科技评论报道了,虚拟在左,真实在右,德国学者用AI合成一亿像素逼真3D图像,可任意旋转,一文,有技术爱好者感叹,原来计算机视觉也还没有内卷到无可救药的地步,借助计算机图形学与其他学科知识,计算机视觉的发展也有望取得进一步突破,更上一层楼,事实上,除了研究成果的创新,计算机视觉的商业落地也一直是产学研三界的热门话题,...。
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解锁多模态大模型 大模型 港中文贾佳亚团队提出 LISA 推理分割 能力 (多模态界面)

当前的视觉识别系统都依赖人类用户明确指代目标物体或预先设定识别类别,进而进行识别,它们仍然只能处理简单明确的指令,如,橙子,,而无法解析相对隐式和复杂的指令,如在下图中指出,维生素C含量高的食物,而真正的智能感知系统应该根据用户指令推理其真实意图,例如,在指示机器人时,人们往往倾向于直接给一个指令,我想要看电视,,而不是分几个步...。
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