多模态
0 人感兴趣 · 10 次引用
- 最新
- 推荐
一文读懂 Jina 生态的 Dataclass
Jina AI 始终致力于构建简单、易用、全托管的最佳工具,来帮助开发者快速搭建多模态、跨模态应用。而作为工程师,我们一直在努力开发新的功能和 API,以满足用户对多模态数据处理的诸多场景需要。
2022 全球 AI 模型周报
本周介绍了 5 个多模态的深度学习模型:CLIP 连接文本与图像、 BLIP 统一图文理解与生成、 LightningDot 加速图文跨模态检索、 Data2Vec 兼容文本与音频、 Perceiver 进一步模拟人类处理不同模态数据。
多模态语义检索 | 基于 MetaSpore 快速部署 HuggingFace 预训练模型
首先,附上 Github 链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/MetaSpore,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们 - 用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。
这些大咖想和你聊聊什么是行业期待的多模态学习
尽管多模态从上个世界70年代诞生至今,经历了几十年的发展,但在当下的工业界多模态的落地依然面临着诸多挑战,以至于一些场景呈现“伪多模态”的应用状态,从而影响了用户体验。所以,如今当学界和业界再次高度聚焦多模态的时候,究竟在讨论什么?