圖像標(biāo)註是將標(biāo)籤或描述性資訊與圖像相關(guān)聯(lián)的過程，以賦予圖像內(nèi)容更深層的含義和解釋。這個(gè)過程對(duì)於機(jī)器學(xué)習(xí)至關(guān)重要，它有助於訓(xùn)練視覺模型以更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的各個(gè)元素。透過為圖像添加標(biāo)註，使得電腦能夠理解圖像背後的語義和上下文，從而提高對(duì)圖像內(nèi)容的理解和分析能力。影像標(biāo)註的應(yīng)用範(fàn)圍廣泛，涵蓋了許多領(lǐng)域，如電腦視覺、自然語言處理和圖視覺模型具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，例如，輔助車輛識(shí)別道路上的障礙物，幫助疾病的檢測(cè)和診斷透過醫(yī)學(xué)影像識(shí)別。本文主要推薦一些較好的開源免費(fèi)的圖片標(biāo)註工具。 1.Makesens

文字標(biāo)註工作是將標(biāo)籤或標(biāo)記與文字中特定內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的工作。其主要目的是為文本提供額外的信息，以便進(jìn)行更深入的分析和處理，尤其是在人工智慧領(lǐng)域。文字標(biāo)註對(duì)於人工智慧應(yīng)用中的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)至關(guān)重要。用於訓(xùn)練AI模型，有助於更準(zhǔn)確地理解自然語言文本訊息，並提高文本分類、情緒分析和語言翻譯等任務(wù)的表現(xiàn)。透過文本標(biāo)註，我們可以教導(dǎo)AI模型識(shí)別文本中的實(shí)體、理解上下文，並在出現(xiàn)新的類似數(shù)據(jù)時(shí)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。本文主要推薦一些較好的開源文字標(biāo)註工具。 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

人臉偵測(cè)辨識(shí)技術(shù)已經(jīng)是一個(gè)比較成熟且應(yīng)用廣泛的技術(shù)。而目前最廣泛的網(wǎng)路應(yīng)用語言非JS莫屬，在Web前端實(shí)現(xiàn)人臉偵測(cè)辨識(shí)相比後端的人臉辨識(shí)有優(yōu)勢(shì)也有弱勢(shì)。優(yōu)點(diǎn)包括減少網(wǎng)路互動(dòng)、即時(shí)識(shí)別，大大縮短了使用者等待時(shí)間，提高了使用者體驗(yàn)；弱勢(shì)是：受到模型大小限制，其中準(zhǔn)確率也有限。如何在web端使用js實(shí)現(xiàn)人臉偵測(cè)呢？為了實(shí)現(xiàn)Web端人臉識(shí)別，需要熟悉相關(guān)的程式語言和技術(shù)，如JavaScript、HTML、CSS、WebRTC等。同時(shí)也需要掌握相關(guān)的電腦視覺和人工智慧技術(shù)。值得注意的是，由於Web端的計(jì)

熟悉《西方世界》的觀眾都了解，這部劇設(shè)定在未來世界的一個(gè)巨大高科技成人主題樂園中，機(jī)器人們具備與人類相似的行為能力，能夠記憶所見所聞，重複核心故事情節(jié)。每天，這些機(jī)器人都會(huì)被重置，回到初始狀態(tài)在斯坦福論文《GenerativeAgents:InteractiveSimulacraofHumanBehavior》發(fā)布後，這種情景不再僅限於影視劇中，AI已經(jīng)成功復(fù)現(xiàn)了這一場景Smallville的“虛擬小鎮(zhèn)」概覽圖論文網(wǎng)址：https://arxiv.org/pdf/2304.03442v1.pdf

多模態(tài)文件理解能力新SOTA！阿里mPLUG團(tuán)隊(duì)發(fā)布最新開源工作mPLUG-DocOwl1.5，針對(duì)高解析度圖片文字辨識(shí)、通用文件結(jié)構(gòu)理解、指令遵循、外部知識(shí)引入四大挑戰(zhàn)，提出了一系列解決方案。話不多說，先來看效果。複雜結(jié)構(gòu)的圖表一鍵識(shí)別轉(zhuǎn)換為Markdown格式：不同樣式的圖表都可以：更細(xì)節(jié)的文字識(shí)別和定位也能輕鬆搞定：還能對(duì)文檔理解給出詳細(xì)解釋：要知道，“文檔理解”目前是大語言模型實(shí)現(xiàn)落地的一個(gè)重要場景，市面上有許多輔助文檔閱讀的產(chǎn)品，有的主要透過OCR系統(tǒng)進(jìn)行文字識(shí)別，配合LLM進(jìn)行文字理

論文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09283代碼地址：https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT在移動(dòng)端ViT架構(gòu)中表現(xiàn)出色，展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(shì)。接下來，我們將探討本研究的貢獻(xiàn)所在。文中提到，輕量級(jí)ViTs通常比輕量級(jí)CNNs在視覺任務(wù)上表現(xiàn)得更好，這主要?dú)w功于它們的多頭自注意力模塊(MSHA)可以讓模型學(xué)習(xí)全局表示。然而，輕量級(jí)ViTs和輕量級(jí)CNNs之間的架構(gòu)差異尚未得到充分研究。在這項(xiàng)研究中，作者們通過整合輕量級(jí)ViTs的有效

FP8和更低的浮點(diǎn)數(shù)量化精度，不再是H100的「專利」了！老黃想讓大家用INT8/INT4，微軟DeepSpeed團(tuán)隊(duì)在沒有英偉達(dá)官方支援的條件下，硬生在A100上跑起FP6。測(cè)試結(jié)果表明，新方法TC-FPx在A100上的FP6量化，速度接近甚至偶爾超過INT4，而且比後者擁有更高的精度。在此基礎(chǔ)之上，還有端到端的大模型支持，目前已經(jīng)開源並整合到了DeepSpeed等深度學(xué)習(xí)推理框架中。這項(xiàng)成果對(duì)大模型的加速效果也是立竿見影──在這種框架下用單卡跑Llama，吞吐量比雙卡還要高2.65倍。一名

向大家介紹一個(gè)最新的AIGC開源專案－AnimagineXL3.1。這個(gè)專案是動(dòng)漫主題文字到圖像模型的最新迭代，旨在為用戶提供更優(yōu)化和強(qiáng)大的動(dòng)漫圖像生成體驗(yàn)。在AnimagineXL3.1中，開發(fā)團(tuán)隊(duì)專注於優(yōu)化了幾個(gè)關(guān)鍵方面，以確保模型在效能和功能上達(dá)到新的高度。首先，他們擴(kuò)展了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不僅包括了先前版本中的遊戲角色數(shù)據(jù)，還加入許多其他知名動(dòng)漫系列的數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練集中。這項(xiàng)舉措豐富了模型的知識(shí)庫，使其能夠更全面地理解各種動(dòng)漫風(fēng)格和角色。 AnimagineXL3.1引入了一組新的特殊標(biāo)籤和美學(xué)標(biāo)