标签：多模态AI
扩散变换器（DiTs）与KV-Edit：图像编辑的未来
扩散变换器（DiTs）与KV-Edit技术的结合为图像编辑领域带来了革命性突破。KV-Edit利用DiTs和键值对技术，能够在不需额外训练的情况下精准编辑前景，同时保持...
豆包视觉理解模型：多模态AI的新里程碑
随着多模态AI技术的快速发展，字节跳动发布的豆包视觉理解模型成为行业焦点。本文探讨该模型的技术背景、应用场景及其对行业的深远影响，同时结合上海大模型...
AI技术如何重塑艺术表达媒介：从DeepSeek到搜狐简单AI的变革
本文探讨了AI技术如何通过DeepSeek和搜狐简单AI等工具，重塑艺术表达媒介。从AI绘画到智能写作，这些工具不仅降低了创作门槛，还为创作者提供了全新的表达方...
自监督学习：AI大模型的核心驱动力与未来趋势
自监督学习作为AI大模型的核心技术，正在推动自然语言处理和多模态AI的快速发展。本文深入探讨自监督学习的原理、应用场景及其在未来AI领域的重要地位，结合...
多模态与智能Agent的创新：AI大模型的未来趋势
2024年AI大模型年度十大关键词发布，涵盖了从开源与闭源竞争到多模态AI与自监督学习等多个方面，展示了AI大模型在各行各业的广泛应用和未来发展趋势。
AI推理运算崛起：H100与Blackwell架构引领未来
随着AI模型规模的扩大，推理运算需求正呈指数级增长。NVIDIA的H100与新一代Blackwell架构GB200芯片凭借卓越性能与成本优势，成为AI推理运算的核心推动力。本...
AI推理运算崛起：H100与Blackwell架构引领未来
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Kimi k1.5：多模态AI的革新与突破
月之暗面发布的Kimi k1.5多模态模型在数学、代码和多模态推理能力上全面对标OpenAI的o1模型，并通过long2short方法、强化学习技术创新等显著提升了性能。本文...
构建未来AI助手：多模态与LangChain的技术革新
本文探讨了构建未来AI助手的关键技术与趋势，包括多模态、因果推理、记忆访问和常识推理。文章还介绍了LangChain在简化大语言模型应用开发中的重要作用，并分...
微软Azure AI Foundry Labs：开启Muse模型与AI未来的探索之旅
微软研究院推出的Azure AI Foundry Labs为开发者和企业提供了一个探索AI创新技术的平台。结合前沿研究与实际应用，开发者可以学习、试验Muse模型的权重与样本...
AI-magic收录了大量国内外AI工具箱，包括AI写作、图像、视频、音频、编程等各类AI工具，以及常用的AI学习、技术、和模型等信息，让你轻松加入人工智能浪潮。