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multimodality
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遥感视觉语言模型“More with Less”优先考虑数据规模而非架构
研究人员开发了一个名为“More with Less”的超大规模遥感视觉语言模型（VLM），该模型挑战了对专门架构设计的需求。通过在多样化的数据集上训练一个通用VLM并采用多任务强化学习框架，该模型在各种遥感任务中取得了有竞争力的性能，包括视觉问答、检测和分割。研究表明，数据规模和多样性对于推进遥感VLM比架构创新更为关键。
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论文认为Token缩减是生成模型进步的关键
一篇新论文提出，生成模型中的Token缩减应被视为超越效率的考量。作者认为，这项技术可以从根本上改进跨视觉、语言和多模态系统的模型架构和应用。潜在的好处包括增强多模态集成、减轻幻觉、改善长输入连贯性以及提高训练稳定性。
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NVIDIA AI研究员、Replit CEO探讨多模态AI的未来
Replit 举办了一场网络研讨会，邀请 NVIDIA AI 研究员 Jim Fan 和 Replit CEO Amjad Masad 共同探讨生成式AI的进展。讨论强调了AI多模态日益增长的重要性，通过整合图像、视频和3D数据，实现更丰富的系统交互。他们还谈到了大型语言模型的演变、ChatGPT界面等用户体验的改进，以及模型能力超越参数数量的趋势。讨论最后预测了AI对编码和各行业的未来影响，并重点介绍了Replit自身的AI编码助手…