🌐 在探讨人形机器人的投资复盘时,我们不得不提到大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。LLM的强大能力已经得到了广泛的认可,而VLM的崛起则展示了更加强大的潜力。尽管如此,为什么人形机器人的进展似乎并未达到预期呢?🔍 首先,让我们回顾一下这一轮AI技术升级的历程。LLM,特别是基于Transformer架构的注意力机制,使...
1、LLM & VLM模型选择和评测环境 一些慷慨的公司(如 Meta 和 Mistral AI)或个人开源了他们的模型,活跃的社区逐层构建工具,以便我们可以轻松地在家用电脑上运行 LLM 和 VLM。本文(在 Raspberry Pi 上运行本地 LLM 和 VLM)测试了具有 8GB RAM 的 Raspberry Pi 5。它是一台信用卡大小的小型单板计算机 (SBC)。
input_ids - torch.Size([3, 4]) encoder_hidden_states -torch.Size([3, 577, 768]) BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(30524, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affin...
每个LLM最终都被扩展到VLM版本，这意味着对这个特定主题的调查范围将非常大。在这份介绍中，我们的目标是...
大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)在各种评测基准中都展现出了强大的性能,比如可以看图说话、进行常识推理。 但这些模型的训练过程并没有引入3D物理世界,也就无法理解更丰富的现实概念,包括空间关系、布局、物体反馈等。 最近,加州大学洛杉矶分校、上海交大、华南理工大学、麻省理工学院等机构的研究人员联合提出了一...
① 视觉-语言模型(VLM)是一种多模态模型,同时接受图像和文本输入。VLM 可以使用互联网上几乎无限可获得的大规模图像-文本对进行预训练,预训练的 VLM 可以直接应用于下游视觉识别任务,无需微调。 ② VLM 预训练通常由某些视觉-语言目标指导,使其能够从大规模图像-文本对中学习图像-文本对应关系。VLM 可以使用互联网...
Anywhere采用了一个复杂的流水线框架,包含视觉语言模型(VLM)、大型语言模型(LLM)和图像生成模型等各种代理。 该框架主要由三个主要组成部分构成:提示生成模块、图像生成模块和结果分析器。提示生成模块对输入的前景图像进行语义分析,利用VLM预测相关的语言描述,并使用LLM推荐最佳的语言提示。 在图像生成模块中,作者采用了...
2、具身智能「大脑」包括算法驱动、基于 VLM(Visual-Language Model)理解信息等特点,具身智能「大脑」的决策感知体系和人类相似,都是基于图片转文本,再 Token 化理解。 3、自动驾驶是「具身智能」 重要落地场景之一。具身智能机器人「大脑」在一定程度上和自动驾驶相似,在开放场景和路径规划上具有一定的迁移性。同时,...
核心区别 特征SGLangvLLM 模型支持广泛支持各种类型的 LLM 和 VLM，包括 GPT、BERT、ViT 等。主要针对...
Ollama和Ollama Web UI都支持类似于LLaVA这样的VLM,这些技术为边缘生成AI使用场景打开了更多的大门。 技术要求 你只需要以下内容: Raspberry Pi 5(或4,设置速度较慢)-选择8GB RAM或以上大小以适合7B模型。 SD卡——最小16GB,尺寸越大,可以容纳的模型越多。还应安装合适的操作系统,如Raspbian Bookworm或Ubuntu。