在本地运行 LLM 不仅可以增强数据安全性和隐私性,还可以为专业人士、开发人员和爱好者打开一个充满可能性的世界。 有了这个吞吐量性能基准,我不会使用 Raspberry Pi 5 作为 LLM 推理机,因为它太慢了。我想说在 Apple Mac mini M1(16GB RAM)上运行 LLM 和 VLM 就足够了。如果你想要更强大的机器来更快地运行...
LLM比如ChatGPT,Qwen, DeepSeek出现性能突破后,开始有在自动驾驶中的运用(比如 DRIVEVLM),但是受限于推理时长和算力要求,需要大算力玩家才可以在高端车型部署,比如理想在双OrinX上勉强部署一个22亿参数的VLM(其实就是个产品噱头?说的对错参半,实际没感觉出性能提升),2025大部分行业应用讲在700Tops的Thor上部署并上...
🌐 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...
这些模型,如大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM),在理解人类意图、推理、场景理解和规划等方面表现出色。然而,如何将这些能力融入强化学习(RL)代理,并利用语言作为核心推理工具来解决RL中的一系列基本挑战,如有效探索、经验重用、技能调度和观察学习,是一个关键问题。 📝 贡献:本文设计了一个框架,将LLM和VLM的能...
1. 全面的综述:论文详细回顾了在LLM和VLM时代生成音频描述(AD)的相关技术,涵盖了密集视频字幕生成(DVC)、自动后编辑(APE)和AD评估(ADE)等多个方面。 2. 最新的研究成果:论文集中讨论了2020年之后发表的最新研究成果,特别是GPT-3发布后的进展。 3. 多模态技术的应用:详细介绍了如何将视觉特征提取(VFE)和密集字...
- TinyChat 2.0是一种在边缘设备上加速边缘AI的工具,具有高效的LLM和VLM预填充速度。 - TinyChat 2.0通过AWQ量化实现了3-4倍的解码加速,并且比旧版TinyChat的Time-To-First-Token快1.5-1.7倍。 - TinyChat 2.0优化了LLM/VLM的预填充速度,特别适用于对长上下文输入敏感的应用。 - TinyChat 2.0通过优化W4A16 ...
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,作者采用了一个基于文本引导的canny到图像生成模型,根据前景图像的边缘图和语言提示创建一个模板图像,并使用图像细化器通过融合输入前景和模板图像来生成结果。结果分析器使用VLM评估图像内容的合理性...
EMMA的核心思想是利用一个LLM专家在一个平行的文本世界中提供指导,来微调一个VLM智能体在一个视觉世界中的行为。这种跨模态的交互式模仿学习使EMMA能够快速适应视觉世界的动态,并在没有进一步指导的情况下泛化到新的任务。EMMA在视觉世界中的设计部分详细介绍了EMMA的架构、LLM专家的构建和EMMA的训练方法。EMMA的架构...
这两款开源软件一起提供了我认为是目前最好的本地托管LLM体验。 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。
要事解读 ①Figure 用的 VLM 和 「机器人 LLM」 是同一回事吗? 时间:3 月 13 日 事件:本周,Fugure 01、RFM-1、RT-H 等多个 Robotics 项目成果在本周发布,但并非所有团队都公开了技术细节,这些机器人的表现和背后的采用的技术起了社区大量讨论和猜测。