0. à quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM?: un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des taches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les taches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone?? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relachez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relachez-la à nouveau. étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le c?té droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. à vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grace à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à ? The Hunger Games ?, et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les taches multimodales. à une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de ? l'auto-alimentation des données générées par le modèle ? une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du c?té compréhension et du c?té génération, les deux c?tés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'appara?tre sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux?! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, ??Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en ?uvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.

Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le ? brevet ? du H100?! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed ????a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un