AI精选(33)-人工智能领域内的最新进展
增强的文字渲染和照片写实效果:减少了15%的文字错误率,大幅提高了图像的连贯性与逼真度。
Describe 支持两种输入方式:来自 Ideogram 的任何图像,或者从你的设备上传的图像。
渲染质量和速度控制:快速、默认和质量。快速模式优先考虑速度,大约在 5 秒内生成图像。另一方面,质量模式优先考虑更细节的内容,大约在 20 秒内生成图像。
负向提示词:告诉模型不想在输出图像中看到什么,可以使用此功能删除特定对象,甚至改善图像的风格。
他和其他 OpenAI 高管在会上推介了500强企业使用的 AI 服务,暗示OpenAI在某些情况下可能与微软展开了正面交锋。
在每次活动中,Altman 和首席运营官 Brad Lightcap 都提供了产品演示,包括 ChatGPT Enterprise(其著名的企业级聊天机器人,可根据简单的提示生成文本)、将客户应用程序连接到其 AI 服务(称为 API)的软件及其新文本- 到视频模型。
Grok-1.5V能够处理文本以及各种视觉信息,包括文档、图表、截图和照片。
基准测试中,Grok-1.5V 的能力和GPT 4V不相上下,多项指标甚至超过GPT 4V!
在新RealWorldQA真实世界物理空间基准中的表现超过GPT 4V等所有模型!
RealWorldQA基准:这是一个新的基准测试,旨在评估多模态模型在理解真实世界物理空间方面的能力,包含超过700个问题和答案,主要采用来自车辆前摄像头等实际环境中的图像。
•能力:Grok-1.5V 在多个领域与现有前沿多模态模型竞争,特别是在多学科推理和理解文档、科学图表等方面表现出色。
•基准测试:在不使用思维链提示的情况下,通过对比其他模型,Grok-1.5V 在多个数据集上的表现令人瞩目,尤其是在新的RealWorldQA基准测试中,这一测试评估了模型对现实世界空间的理解能力。
应用代码示例:展示了如何将流程图转化为Python代码,执行一个简单的猜数字游戏。
GPT-4-Turbo 英文版的第一名,而 Claude Opus夺得中文版的第一名。 看来Claude更懂中文 另外阿里巴巴的Qwen 1.5 是目前国产模型中排名最高的,可能才开始,数据还不够多。
尽管扩散模型在图像生成方面取得了显著进展,但它们仍然存在一些问题,如生成的图像质量不足、缺乏符合人类审美的吸引力以及推理过程效率低下。这些问题限制了扩散模型在实际应用中的潜力和实用性。
UniFL框架的核心在于三个关键组件:感知反馈学习用于提升视觉质量,解耦反馈学习用于增强美学吸引力,对抗性反馈学习用于优化推理速度。这三个组件共同作用,使得UniFL能够有效地解决当前扩散模型面临的问题。
通过一系列深入的实验和广泛的用户研究,UniFL证明了其在提升生成模型质量和加速推理方面的优越性能。实验结果显示,UniFL在多个类型的扩散模型上都取得了显著的性能提升,并且在各种下游任务中展现出强大的泛化能力。
与任何数据库或搜索索引兼容,也可以插入任何具有本机搜索功能的传统应用程序。
通过一行代码,Rerank 3 可以提升搜索性能或降低运行 RAG 应用程序的成本,对延迟几乎没有影响。
能够搜索多方面和半结构化数据,如电子邮件、发票、JSON 文档、代码和表格;
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