南洋理工 & 清华 & 伦敦帝国 & 西湖大学开源 MeshAnything V2 | AMT 技术提升网格生成性能和效率 ！
开始大家期待的Pupil Labs Core源码解读计划了，尽量一周一篇。其实这里面就是几何学的天下，还有一点生理学基础，所以几何学是先修课程。
pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks）。共计覆盖32万个...
本文旨在为读者提供一个全面的人工智能学习指南，涵盖从基础概念到高级技术的方方面面。我们将通过理论讲解、代码示例和应用场景分析，帮助读者深刻理解人工智能、机器学习、算法、深度学习和计算机视觉的基本原理和实际...
PyCharm 2024.2 也于近日发布了！新版本提供广泛的新功能和改进功能，包括Hugging Face 集成、新的 AI 助手功能、新的默认 UI 和整体更好的用户体验，是任何希望提高生产力的人的必备工具。（文末激活，及时领取）...
概念瓶颈模型（CBM）[14]是构建具有高级概念的可解释模型的一种流行选择。这些模型首先将输入图像映射到一个低维的（因此有“瓶颈”一词）专家定义的概念空间，其中每个概念都可以被人类容易理解。例如，朱红捕蝇鸟这一鸟类物种...
随着多模态大型语言模型（MLLM）的快速发展，作者的理解、推理和交互能力在多个模态下有了显著提升。这不仅从根本上改变了AI研究和发展的新格局，而且为向下一个AI里程碑迈进提供了一扇诱人的窗户。然而，当前的MLLM在实际应用...
重要的模型，包括DALL-E 3（Betker等人，2023年）、Stable Diffusion 3（Esser等人，2024年）和SoRA（Brooks等人，2024年），在基于扩散式生成模型的连续潜在图像特征的实时成像和视频生成方面，表现出了优越的性能。相比之下，依靠"下一个 Tok...
在应对第一个挑战时，开发了各种基于计数的跟踪方法，以平衡无人机视角下个体的精确定位与外观信息的保留。例如，STNNet（Wang等人，2019年）利用密度图进行人群定位和运动偏移进行跟踪。尽管这种方法显著提高了定位精度，但它仍难...
例如，如果您制作了婴儿行为的马尔可夫链模型，您可能会将“玩耍”、“吃饭”、“睡觉”和“哭泣”作为状态，它们与其他行为一起可以形成“状态空间”：所有可能状态的列表。此外，在状态空间之上，马尔可夫链告诉您从一个状态跳...
