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论文新视觉前沿信息_ai智能写作一键生成免费版(2024年12月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

论文新视觉

【每日大模型论文】Mistral AI 发布 Pixtral-12B 技术报告 Mistral AI 推出了 Pixtral-12B，这是一个 120 亿参数的多模态语言模型。经过训练，Pixtral-12B 既能理解自然图像，也能理解文档，在各种多模态基准测试中取得了领先的性能，超越了许多大模型。与许多开源模型不同的是，Pixtral 也是同类产品中的先进文本模型，并且不会因为在多模态任务中表现出色而降低自然语言性能。Pixtral 使用从零开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。这样，用户就能灵活处理图像中使用的 token 数量。Pixtral 还能在 128K token 的长上下文窗口中处理任意数量的图像。 Pixtral 12B 的性能大大优于其他类似大小的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B）。它还优于 Llama-3.2 90B 等更大的开放模型，但体积却小了 7 倍。他们还贡献了一个开源基准——MM-MT-Bench，用于评估实际场景中的视觉语言模型，并为多模态 LLM 的标准化评估协议提供了详细的分析和代码。 #知识分享# #大模型# #论文#

「Mistral公开Pixtral12B论文」被称为法国OpenAI的Mistral AI公司刚刚发布了Pixtral 12B的论文！ Pixtral 12B是该公司发布的一款12B开源多模态语言模型。它既能理解自然图像，也能理解文档，甚至可以分析一些复杂图像中的信息（图2）。它在各种多模态基准测试中超过了其他类似尺寸的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B），同时在体积小了7倍的情况下性能仍然优于Llama-3.2 90B（图3）。与其他开源模型不同的一点是，Pixtral也是同类产品中最先进的文本模型，没有因为在多模态任务中表现出色而损失自然语言性能。这样优秀的性能主要得益于它独特的架构： - 全新视觉编码器：Pixtral 使用从头开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。用户可以灵活处理图像中使用的tokens数量。也能在128K标记的长上下文窗口中处理任意数量的图像。（图4） - 多模态编码器：可以根据输入的文本和图像预测下一个token。（图5）此外，团队还提供了一个开源基准MM-MT-Bench（图6），可用来评估实际场景中的视觉语言模型，同时也附有相关的代码。感兴趣的朋友可以点开论文查看更多细节！论文：网页链接 Pixtral免费试用地址：网页链接

加州大学洛杉矶分校数字媒体科研项目 𐟎“今天为大家介绍一个来自加州大学洛杉矶分校的数字媒体科研项目，特别适合对数字媒体、游戏设计、VR技术和电影制作感兴趣的学生！这个项目将使用Unity和Unreal软件或全景摄像头硬件，让你在项目中深入了解VR与视觉传达的最新技术。 𐟔壀项目主题】数字媒体技术 VR与视觉传达专题：借助Vision Pro等新视觉媒介与观众/用户交流，从理解VR沉浸式感官体验到防眩晕等摄影与动画技术研究，从理解用户体验到防眩晕等VR沉浸式摄影与动画技术研究。 𐟎ˆ【适合专业】如果你对数字媒体、游戏设计、VR技术和电影制作感兴趣，这个项目将为你提供丰富的实践机会。 ⏰【开始日期】项目将于2024年7月20日开始。 𐟓‹【项目大纲】 𐟓VR与全景视频介绍和消歧：了解历史背景，学习创造成功沉浸式媒体的策略。 𐟓沉浸式叙事实例与媒体艺术实验：设计核心理念与初步准备。 𐟓全景视频捕获工具、编辑和显示：快速原型设计及基于用户体验测试的迭代设计。 𐟓项目规划和范围策略：沉浸式场景中的声音技术。 𐟓学术研讨1：教授与各组学生探讨并评估各组期末产出可行性，帮助学生明晰后续产出思路。 𐟓学术研讨2：学生将在本周课前完成设计原型，教授将根据各组进度进行个性化指导，确保学生优质的终期课题产出。 𐟓项目成果展示：最终成果展示。 𐟌Ÿ【导师介绍】 Steve导师现任游戏设计专排Top4的加州大学洛杉矶分校终身正教授，导师的研究致力于前沿技术及数字媒体的交叉领域。此前，导师曾在游戏设计顶尖的南加州大学有过长达15年的教学及研究经验。Steve导师同时是公共媒体档案和公平使用倡导网络Critical Commons的创始人/首席研究员。他与Tara McPherson共同编辑了跨学科电子期刊Vectors，并担任网络视觉文化联盟的联合首席研究员。 𐟌ˆ【项目收获】国际名校教授推荐信（8封网推） EI/CPCI国际会议论文发表项目报告和成绩单结业证书 𐟌Ÿ【项目仅收20人】机会难得，感兴趣的小伙伴们千万不要错过哦！

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