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多模態(tài) 文章 最新資訊

6TOPS算力驅(qū)動(dòng)30億參數(shù)LLM，米爾RK3576部署端側(cè)多模態(tài)多輪對(duì)話

  • 當(dāng) GPT-4o 用毫秒級(jí)響應(yīng)處理圖文混合指令、Gemini-1.5-Pro 以百萬 token 上下文 “消化” 長(zhǎng)文檔時(shí)，行業(yè)的目光正從云端算力競(jìng)賽轉(zhuǎn)向一個(gè)更實(shí)際的命題：如何讓智能 “落地”？—— 擺脫網(wǎng)絡(luò)依賴、保護(hù)本地隱私、控制硬件成本，讓設(shè)備真正具備 “看見并對(duì)話” 的離線智能，成為邊緣 AI 突破的核心卡點(diǎn)。2024 年，隨著邊緣 SoC 算力正式邁入 6 TOPS 門檻，瑞芯微 RK3576 給出了首個(gè)可量產(chǎn)的答案：一套完整的多模態(tài)交互對(duì)話解決方案。RK3576多模態(tài)純文字：自我介紹如今，“端
  • 關(guān)鍵字： 瑞芯微 RK3576  NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）  端側(cè)小語言模型（SLM）  多模態(tài) LLM  邊緣AI部署  開發(fā)板  

Qwen2-VL-3B模型在米爾瑞芯微RK3576開發(fā)板NPU多模態(tài)部署指導(dǎo)與評(píng)測(cè)

  • 隨著大語言模型（LLM）技術(shù)的快速迭代，從云端集中式部署到端側(cè)分布式運(yùn)行的趨勢(shì)日益明顯。端側(cè)小型語言模型（SLM）憑借低延遲、高隱私性和離線可用的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，正在智能設(shè)備、邊緣計(jì)算等場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力。瑞芯微 RK3576 開發(fā)板作為一款聚焦邊緣 AI 的硬件平臺(tái)，其集成的 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）能否高效支撐多模態(tài) LLM 的本地運(yùn)行？性能表現(xiàn)如何？?RK3576 多模態(tài)純文字：愛因斯坦有什么貢獻(xiàn)RK3576 多模態(tài)純文字：自我介紹本文將圍繞這一核心問題展開 —— 從端側(cè) SLM 與云端 LL
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EDA開發(fā)流程中的多模態(tài)AI

  • RTL 編碼是半導(dǎo)體開發(fā)的關(guān)鍵步驟，但許多人認(rèn)為這并不是最困難的一步。隨著您越來越接近實(shí)施，并且系統(tǒng)上下文變得比僅通過文本可以理解的要大，事情會(huì)變得更加復(fù)雜。在這兩種情況下，布局、時(shí)間、功率和許多其他因素都會(huì)發(fā)揮作用，但沒有一個(gè)是文本更容易表示的，而且它們不遵循相同的規(guī)則。正如流行的格言所說，“一張圖片勝過千言萬語”，這可能是非常保守的。框圖、時(shí)序圖、波形、狀態(tài)圖、流程圖、平面圖、布局、熱圖——用作輸入和輸出的圖形形式列表非常廣泛。人工智能需要能夠理解并生成它們。這句格言也可以從另一個(gè)角度看待。圖片以及所
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Gartner：到2030年，80%企業(yè)軟件和應(yīng)用將為多模態(tài)，2024年尚不足10%

  • Gartner預(yù)測(cè)，到2030年，多模態(tài)企業(yè)軟件和應(yīng)用將占比達(dá)80%，遠(yuǎn)高于2024年不到10%的水平。Gartner高級(jí)研究總監(jiān)Roberta Cozza表示：“企業(yè)軟件向多模態(tài)轉(zhuǎn)變是一次企業(yè)運(yùn)營(yíng)和創(chuàng)新的根本轉(zhuǎn)型。多模態(tài)生成式人工智能（GenAI）將帶來此前無法實(shí)現(xiàn)的特性和功能，推動(dòng)企業(yè)應(yīng)用的升級(jí)演進(jìn)，醫(yī)療、金融、制造等行業(yè)都將從中受益。該技術(shù)將通過增強(qiáng)特定領(lǐng)域語言模型，提高模型準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的自動(dòng)化并驅(qū)動(dòng)情境決策智能，使AI能夠在各種任務(wù)中主動(dòng)采取行動(dòng)?！倍嗄B(tài)GenAI模型等具有重大影響力的技
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Arm與阿里巴巴合作，KleidiAI與通義千問模型集成

  • Arm?控股有限公司（以下簡(jiǎn)稱?“Arm”）今日發(fā)布與阿里巴巴淘天集團(tuán)輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)框架?MNN?的又一新合作。雙方經(jīng)由?Arm KleidiAI?的集成，成功讓多模態(tài)人工智能?(AI)?工作負(fù)載通過阿里巴巴經(jīng)指令調(diào)整的通義千問?Qwen2-VL-2B-Instruct?模型運(yùn)行在搭載?Arm CPU?的移動(dòng)設(shè)備上。該版本的通義千問模型專為端側(cè)設(shè)備的圖像理解、文本到圖像的推理，以及跨多種
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多模態(tài)人工智能有哪些應(yīng)用場(chǎng)景?

  • 上一篇文章介紹了什么是生成式人工智能(Generative AI)(http://www.bjwjmy.cn/article/202502/467350.htm)。本篇為您介紹與生成式人工智能有關(guān)系的多模態(tài)人工智能如何實(shí)現(xiàn)像人一樣綜合處理多個(gè)信息和數(shù)據(jù)，以及多模態(tài)人工智能有哪些常見應(yīng)用場(chǎng)景。01 生成式AI與多模態(tài)AI人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，不斷改變我們的生活和業(yè)務(wù)等的存在方式。在這些人工智能技術(shù)中，目前特別受到關(guān)注的人工智能有“生成式人工智能”和“多模態(tài)人工智能”。生成式人工智能是一種擁有能夠自
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AI大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

  • 你聽過莫拉維克悖論?(Moravec's paradox)?嗎？該悖論指出，對(duì)于人工智能?(AI)?系統(tǒng)而言，高級(jí)推理只需非常少的計(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)人類習(xí)以為常的感知運(yùn)動(dòng)技能卻需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。實(shí)質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復(fù)雜的邏輯任務(wù)對(duì)?AI?而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的?AI?與人類認(rèn)知能力之間的差異。人本來就是多模態(tài)的。我們每個(gè)人就像一個(gè)智能終端，通常需要去學(xué)校上課接受學(xué)識(shí)熏陶（訓(xùn)練
  • 關(guān)鍵字： 202411  AI大模型  多模態(tài)  具身智能  機(jī)器人  

利用信號(hào)調(diào)節(jié)器的抗混淆濾波器 實(shí)現(xiàn)混合信號(hào)、多模態(tài)傳感器調(diào)節(jié)

共8條 1/1 1

多模態(tài)介紹

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