从2012年AlexNet使用卷积神经网络大幅提高了在ImageNet的图像识别竞赛中的准确率后,AI可以说进入了蓬勃发展的新时期。 2016年,谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁,证明了深度学习和强化学习在复杂策略游戏中的优势。 2017年,谷歌提出了Transformer,用于机器翻译任务。但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经...
我们先评估此基本架构,然后再对在各种视频识别任务中,视觉信号具有密集的性质,其性能优于依靠大规模外部预训练和视觉识别的并发视觉变换器,但在计算和参数上要多5到10倍的成本。进一步,我们消除时间维度并应用我们的模型用于图像分类,胜过先前的工作在视觉变换器上,MViT在ImageNet上取得了84.8%的Top1准确率。
值得一提的还有,行业首个端侧应用的70亿参数AI大模型,将为各类应用提供更为精准的响应,无论是智能推荐、图像识别还是语音交互,都得到了显著的提升。 同时,Find X7系列的双模卫星通话技术,让用户在任何环境下都能保持稳定的通讯连接,大大提升了使用的便捷性和安全性。