性能评估:为了检查Fuyu-8B的架构变化,选择了四个最常用的图像理解数据集进行评估。Fuyu模型在这些指标上表现良好,不过这些数据集主要关注自然图像,和我们实际场景有所不同。 功能:Fuyu模型具有多种酷炫的功能,包括图表、图形和文档理解。它可以理解复杂的视觉关系,回答传统图表中的非平凡、多跳问题,理解文档和复杂...
Fuyu-8B:多模态新突破! Fuyu-8B模型是由adept.ai团队开发的,该团队的创始人曾是Transformer论文的合著者之一。与CLIP或EVA等模型不同,Fuyu-8B不使用ViT来提取图像特征,而是直接将图像patch与两种模态进行对齐。这种模型结构无需严格的图像尺寸输入,据说可以在100毫秒内处理大图像。 🔍 模型亮点: 1️⃣ 基于预...
Transformer一作Ashish Vaswani所在的AI公司Adept,发布了Fuyu-8B,这是一个多模态模型的小版本,为其产品赋能。Fuyu-8B的特点包括:具有比其他多模态模型更简单的架构和训练程序;从头开始为数字助手设计,支持任意图像分辨率,能够回答关于图表和图形的问题,并在屏幕图像上进行精细的定位;响应速度快,对于大图像的响应时间不到...
Fuyu-8B可以准确找到对应的信息块,并给出正确答案“洛杉矶”。 而且Fuyu-8B的处理速度很快,研究团队表示100毫秒内可反馈大图像处理结果。 同时它还很“轻巧”,不仅模型规模没超百亿,还没有使用图像编码器。 这让它能更快速进行训练和推理,并支持处理任意大小图像。 Hugging Face联创兼CTO看了都有点激动,表示假如自...
adept.ai团队创始人曾是Transformer论文作者之一 Fuyu-8B是多模态纯Decode-only预训练模型，能做图文理解...
Fuyu-8B可以准确找到对应的信息块,并给出正确答案“洛杉矶”。 而且Fuyu-8B的处理速度很快,研究团队表示100毫秒内可反馈大图像处理结果。 同时它还很“轻巧”,不仅模型规模没超百亿,还没有使用图像编码器。 这让它能更快速进行训练和推理,并支持处理任意大小图像。
在上篇论文深度提升的万能方法:多属性决策 Ⅰ中,介绍完属性值的三种形式,我们继续回到第一步——决策信息的获取。属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容,近年来关于这方面的研究已受到人们的关注,并取得了较大进展。迄今为止,人们从不同的角度,提出了许多确定属性权重的方法,这些属性赋权法按照难度递增的顺...
试了一下Fuyu-8B，感觉还不错。模型用的是decoder-only 架构，不像Next-GPT、LLaVA 这些工作，之前...
2.Fuyu-8B:面向AI Agent的多模态架构 HuggingFace 上现已推出 Fuyu-8B,这是一款专为数字代理设计的多模态模型。与其他多模态模型不同的是,它具有简化的架构,并支持任意图像分辨率,在不到 100 毫秒的时间内响应大图像。尽管针对特定应用程序,Fuyu-8B 仍然在标准图像理解基准测试中表现出色。