模态专题
Vue3的Teleport：Teleport是Vue3的一个新功能，它允许我们将子组件渲染到父组件以外的地方，这在处理模态框、弹出窗口等情况时非常有用
I. Teleport 的概述 Teleport 的定义： 在 Vue 3.0 中，Teleport 是一个新的内置组件，它允许我们将任何部分的渲染内容 Teleport（传送）到 Vue 应用范围之外的地方。 换句话说，你可以控制片段，让它们在 DOM 中的任何位置渲染，而不仅仅是在当前组件内部。 Teleport 的效用和应用场景： Teleport 的主要用途是处理在 UI
【Qt】模态对话框和非模态对话框
1. 介绍 模态对话框： 显示的对话框不允许鼠标再去点击其他窗口，直到对话框退出。非模态对话框： 显示的对话框在现实后继续运行主程序，还可以在主窗口上操作，主窗口和非模态对话框之间可以交互控制，典型的例子是文字编辑软件中的“替换/查找”对话框。 2. 代码 模态对话框： QDialog::exec()非模态对话框：QDialog::show()
AI大模型日报#0622：Claude 3.5 Sonnet超越GPT-4o、盘古大模型跳级发布、松鼠AI多模态教育大模型
导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！目前采用“文心一言”（ERNIE-4.0-8K-latest）生成了今日要点以及每条资讯的摘要。欢迎阅读！《AI大模型日报》今日要点：中科大与上海AI Lab等团队发布了高质量视频数据集ShareGPT4Video，通过GPT-4v的视觉能力实现视频的高质量描述，对视频理解和生成任务有着重要意义。同时，OpenAI收购数据
【AI应用探讨】—多模态应用场景
目录 1. 自动驾驶技术 多模态传感器融合 技术突破 2. 智能家居领域 多模态交互方式 应用实例 3. 智能客服领域 智能问答与情感分析 提升服务效率 4. 跨模态生成与理解 文字生成图像/视频 图像/视频生成文本 5. 未来发展趋势 多模态解析与生成 价值对齐与伦理考虑 1. 自动驾驶技术 多模态传感器融合 自动驾驶汽车通过融合摄像头、雷达、激光雷达
论文浅尝 | 基于生成模型的多模态实体链接
笔记整理：郭凌冰，浙江大学博士，研究方向为知识图谱 链接：https://arxiv.org/abs/2306.12725 1. 动机 多模态实体链接（Multimodal Entity Linking，MEL）旨在将带有多模态上下文的提及映射到知识库（如维基百科）中的参考实体。现有的MEL方法主要侧重于设计复杂的多模态交互机制，并需要对所有模型参数进行微调，这在大型语言模型（LLM）时代
CVPR最佳学生论文！1千万张图像、跨越45万+物种的超大数据集，多模态模型BioCLIP实现零样本学习
不同于传统学术领域对期刊发表的重视，计算机界，尤其是机器学习、计算机视觉、人工智能等领域，顶级会议才是王道，无数「热门研究方向」、「创新方法」都将从这里流出。 作为计算机视觉乃至人工智能领域最具学术影响力的三大顶会之一，今年的国际计算机视觉与模式识别会议 (CVPR) 从会议规模到接受论文数量，都刷新了此前记录。 活动现场，图源：Dan Goldman 根据 CVPR 官方的最新公告，C
M6-中文多模态预训练模型
M6：一种中文的多模式预训练机 目录： 回顾 方法 下游应用程序 可扩展到具有万亿个参数的模型 1. 回顾 多模态预训练 模型架构： l 基于transformer l 单流或者双流 图像特征： l 目标特征 l Patch特征 l 原始像素 下游任务： l 理解：VQA，检索 l 生成：图像字幕 对M6的预期 l 在中文语料库上的预训练模型 l 兼容理解和
langchain调用多模态大模型
下面示例是使用langchain调用多模态的示例 数据处理 import osimport base64from mimetypes import guess_typedef local_image_to_data_url(image_path):# Guess the MIME type of the image based on the file extensionmime_type,
搜索算法工程师如何搜索内容质量算法的研发，通过Query意图理解、多模态内容理解、用户文本和行为数据挖掘挖掘提升数据质量？
搜索内容质量算法的研发是一个复杂且多层次的过程。为了提升搜索结果的质量，需要综合利用Query意图理解、多模态内容理解以及用户文本和行为数据挖掘等技术。这些技术相辅相成，共同作用于提升搜索内容的相关性和用户体验。以下是详细的步骤和策略： 一、Query意图理解 Query意图理解是提升搜索质量的第一步。了解用户的搜索意图，可以更准确地匹配相关内容。 1. 自然语言处理（NLP） 分词与词性
《书生·浦语大模型实战营》第4课 学习笔记：XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent
文章大纲 1. 大模型微调简介2 快速上手2.1 环境安装2.2 前期准备2.2.1 数据集准备2.2.2 模型准备2.2.3 配置文件选择2.2.4 小结 2.3 配置文件修改2.4 模型训练2.4.1 常规训练2.4.2 使用 deepspeed 来加速训练2.4.3 训练结果2.4.4 小结 2.5 模型转换、整合、测试及部署2.5.1 模型转换2.5.2 模型整合2.5.3 对话测试
构建多模态模型，生成主机观测指标，欢迎来战丨2024天池云原生编程挑战赛
在当前云计算和微服务架构日益普及的背景下，企业和开发者对云资源的依赖日益加深。Elastic Compute Service（ECS）作为提供计算能力的核心服务，承担着众多的业务。随着微服务架构的广泛应用，任务的部署和执行变得更为灵活和动态，资源的动态伸缩成为常态，能够根据业务需求实时调整，提升资源利用效率和应用的可用性。 在这种动态变化的环境中，如何有效地监控和预测 ECS 主机的性能变化
HuggingFace烧钱做了一大批实验，揭示多模态大模型哪些trick真正有效
构建多模态大模型时有很多有效的trick，如采用交叉注意力机制融合图像信息到语言模型中，或直接将图像隐藏状态序列与文本嵌入序列结合输入至语言模型。 但是这些trick为什么有效，其计算效率如何，往往解释得很粗略或者或者缺乏充分的实验验证。 Hugging Face团队最近进行了广泛的实验以验证在构建多模态大模型时哪些trick是真正有效的，得出了一系列极具参考价值的结论，甚至推翻了以往文献中普
2-9 基于matlab的传递矩阵计算轴的模态
基于matlab的传递矩阵计算轴的模态，包括模态频率和模态振型，可设置轴的结构参数。程序已调通，可直接运行。 2-9 传递矩阵计算轴的模态 模态频率 - 小红书 (xiaohongshu.com)
（一篇Blog证明还在地球）论文精读：基于CLIP引导学习的多模态虚假新闻检测
摘要 假新闻检测在社会取证领域引起了广泛的研究兴趣。许多现有的方法引入了定制的注意机制来融合单峰特征。然而，它们忽略了模式之间的跨模式相似性的影响。同时，预训练的多模式特征学习模型在FND中的潜力还没有得到很好的开发。这篇论文提出了一种FND-CLIP框架，即基于对比语言图像预训练(CLIP)的多模式假新闻检测网络。FND-CLIP使用两个单峰编码器和两个成对的CLIP编码器一起从新闻中提取深层
【多模态大模型教程】在自定义数据上使用Qwen-VL多模态大模型的微调与部署指南
Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM）。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。 Qwen-VL-Chat = 大语言模型(Qwen-7B) + 视觉图片特征编码器(Openclip ViT-bigG) + 位置感知视觉语言适配器(可训练Adapter)+ 1.5B的图文数据
Qwen-VL图文多模态大模型LoRA微调指南
大模型相关目录 大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor
多模态LLM 跨越语言与视觉的边界
一、引言 在数字时代的浪潮中，我们被由语言和视觉等多种模态构成的信息海洋所包围。人类大脑以其卓越的多模态上下文理解能力，在日常任务中游刃有余。然而，在人工智能领域，如何将这种能力赋予机器，尤其是如何在语言模型的成功基础上扩展到视觉领域，成为了当前研究的热点和难点。 二、多模态上下文理解的局限性 在语言模型领域，GPT系列的崛起无疑为我们带来了诸多启示。这些模型通过大量的文本数据训练，不仅能
LLM中表格处理与多模态表格理解
文档处理中不可避免的遇到表格，关于表格的处理问题，整理如下，供各位参考。 问题描述 RAG中，对上传文档完成版式处理后进行切片，切片前如果识别文档元素是表格，那么则需要对表格进行处理。一般而言，表格处理分成三个部分： TD任务，Table Detection，表格识别TSR任务，Table Structure Recognition，表格结构识别TCD任务，Table Content Rec
九、模态以及模态对话框编程简介
1. 模态对话框和非模态对话框： a. 模态对话框： i. 强制要求用户立刻相应对话框，只有完成该对话框操作后才能对其它对话框进行操作； ii. Word的“打开”对话框就是一个典型的模态对话框，只有确定打开的文件后才可以对该文件进行其它操作（即对其它对话框进行操作）； b. 非模态对话框：
洋人道歉，「国产」出品，全球最强端侧多模态大模型！（懒人包）
最近，在AI圈发生了一件大事，那就是斯坦福AI团队因抄袭清华系开源大模型而引起了国际社交平台上的巨大争议。事件的核心围绕一款名为“Llama3-V”的斯坦福团队开发的多模态大模型，该模型一经发布，便以其低成本高效率的特性，在开源社区迅速走红。 然而，随着更多细节的披露，人们发现Llama3-V在架构和代码层面与清华系合作的面壁智能团队开发的MiniCPM-Llama3-V 2.5（外号“面壁小钢
多模态革新：Ferret-v2在高分辨率图像理解与细粒度交互的突破
在多模态大模型（MLLMs）的研究中，如何将视觉理解能力与语言模型相结合，以实现更精细的区域描述和推理，是一个重要的研究方向。先前的工作如Ferret模型，通过整合区域理解能力，提升了模型在对话中的指代能力。然而，这些方法通常基于粗糙的图像级对齐，缺乏对细节的精细理解。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何提升MLLMs在详细视觉理解任务中的表现。 (a) Qualitative Exam
MultiTrust：首个综合统一的多模态信任度基准（上）
随着我们迈向人工通用智能（AGI）的时代，出现了开创性的大语言模型（LLMs）。凭借它们强大的语言理解和推理能力，已经无缝地将其他模态（例如视觉）整合到LLMs中，以理解不同的输入。由此产生的多模态大型语言模型（MLLMs）在传统视觉任务和更复杂的多模态问题上都表现出了多样化的专业能力。然而，尽管它们表现出色，并且努力与人类偏好保持一致，这些尖端模型在可信度方面仍存在显著缺陷，导致事实上的
世优波塔AI数字人多模态交互系统，赋能智慧医疗服务升级
近日，世优科技“波塔发布会”在京举行，AI数字人多模态交互系统——波塔重磅发布。世优波塔是以世优科技多年积累的全栈数字人技术为基础，致力于打造人工智能时代有温度的多模态人机交互界面。 医疗水平提升、市场规模扩张、服务质量提升的同时，为保障用户的良好体验，人工运营服务的成本显著上升，而人工服务受时间、空间的限制，外加人员流动、培训、管理成本增加，这对医疗领域的可持续发展构成了挑战。在“AI+医疗”
Talk｜CVPR‘24 Oral：超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想
本期为TechBeat人工智能社区第599期线上Talk。 北京时间6月12日(周三)20:00，香港大学博士生—吴虓杨的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “超越3D - Point Transformer V3中的多模态特征提取新构想”，他通过PTv3的两个核心思想——骨干网络设计的规模准则与非结构化数据的序列化技术，探究3D点云骨干网络作为一种多
测试多模态模型LlaVa
目录 Linux上安装ollama ollama上安装llava 上传图片到服务器 测试 评价 Linux上安装ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ollama上安装llava ollama run llava 上传图片到服务器 测试 评价 相比其他多模态模型，生成的内容非常详细，能够捕