RT Jiayuan1/ 把 Meta 前两天发布的这篇论文读了一遍，mind blowing

RT Jiayuan 1/ 把 Meta 前两天发布的这篇论文读了一遍，mind blowing 这篇论文被近期 ChatGPT & Bing Chat 的风头盖过去了，不过我感觉论文中提到的内容可能是未来 Language Model 发展的一个重要的分支。 thread

把 Meta 前两天发布的这篇论文读了一遍，mind blowing

把 Meta 前两天发布的这篇论文读了一遍，mind blowing 这篇论文被近期 ChatGPT & Bing Chat 的风头盖过去了，不过我感觉论文中提到的内容可能是未来 Language Model 发展的一个重要的分支。 thread

@onlychigua CV不存在了？Meta发布「分割一切」AI 模型，CV或迎来GPT-3时刻。

@onlychigua CV不存在了？Meta发布「分割一切」AI 模型，CV或迎来GPT-3时刻。 4 月 6 日消息，Meta 于今天宣布推出 Segment Anything 工具，可准确识别图像中的对象。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.02643 项目地址：http://github.com/facebookresearch/segment-anything demo地址：https://segment-anything.com/

如果你对GPT-4V带来的广泛经济变革想要深入研究兴趣，这篇《LMM的黎明：与GPT-4V(ision)的初步探索》论文有着深入

如果你对GPT-4V带来的广泛经济变革想要深入研究兴趣，这篇《LMM的黎明：与GPT-4V(ision)的初步探索》论文有着深入原理、行业应用层面的讨论（图9）。 Enjoy～ 当然，这些令人振奋的演示背后 ，AI 教育专业人士也不断提醒表示 「演示是一回事，实际使用是另一回事。」 AI模型还会犯错，值得我们保持批判性思考，不断在日常生活和工作流持续探索。 欢迎来到AI 多模态的新时代～

现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型

现在可以在笔记本电脑、手机和 Raspberry Pi 上运行 GPT-3 级别的 AI 模型 通常，运行 GPT-3 需要多个数据中心级A100 GPU（此外，GPT-3 的权重不公开），但 LLaMA 引起了轰动，因为它可以在单个强大的消费类 GPU 上运行。现在，通过使用一种称为量化的技术来减小模型大小的优化，LLaMA 可以在 M1 Mac 或较小的 Nvidia 消费者 GPU 上运行。 周五，一位名叫 Georgi Gerganov 的软件开发人员创建了一个名为“”的工具，可以在 Mac 笔记本电脑本地运行 Meta 的新 GPT-3 类 AI 大型语言模型LLaMA 。此后不久，人们也想出了如何在 。然后有人展示了它在 Pixel 6 手机上运行，接下来是（尽管运行速度非常慢）。 如果这种情况持续下去，我们可能会在不知不觉中看到一个口袋大小的ChatGPT 竞争对手。 在撰写本文时，在 Mac 上运行 LLaMA 仍然是一项相当技术性的练习。您必须安装 Python 和 Xcode 并熟悉在命令行上工作。威利森为任何想尝试的人提供了很好的。但随着开发人员继续编写代码，这种情况可能很快就会改变。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

接上条动态，我刚让 New Bing 帮我读的就是这篇阿里最新发布的论文 Composer，一个很能打的图像生成模型。

接上条动态，我刚让 New Bing 帮我读的就是这篇阿里最新发布的论文 Composer，一个很能打的图像生成模型。 它不仅拥有主流模型的生成能力，还有基于描述词、深度图、蒙版等的编辑能力。 更厉害的是（也是这次的主打功能），它能对这些编辑条件进行混搭使用，让AI编辑能力直线上升。（用调色板改图的功能我实在太爱了…[苦涩]） ▶ ▶（项目地址还有很多案例，记得点进去看看） 噢对，即将开源。