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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
Investigating Vision Foundational Models for Tactile Representation Learning
Arxiv
1+阅读 · 2023年4月30日
Text2Seg: Remote Sensing Image Semantic Segmentation via Text-Guided Visual Foundation Models
Arxiv
2+阅读 · 2023年4月20日
Transformer-based models and hardware acceleration analysis in autonomous driving: A survey
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月21日
Towards Responsible AI in the Era of ChatGPT: A Reference Architecture for Designing Foundation Model-based AI Systems
Arxiv
4+阅读 · 2023年4月13日
OptoGPT: A Foundation Model for Inverse Design in Optical Multilayer Thin Film Structures
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
Foundation Model Drives Weakly Incremental Learning for Semantic Segmentation
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月20日
VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月18日
Hessian and increasing-Hessian orderings of multivariate skew-elliptical random vectors
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月18日
A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model
Arxiv
2+阅读 · 2023年4月18日
A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月17日
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions
Arxiv
2+阅读 · 2023年4月17日
Tool Learning with Foundation Models
Arxiv
4+阅读 · 2023年4月17日
FM-Loc: Using Foundation Models for Improved Vision-based Localization
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月14日
On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial Artificial Intelligence
Arxiv
2+阅读 · 2023年4月13日
RAFT: Reward rAnked FineTuning for Generative Foundation Model Alignment
Arxiv
2+阅读 · 2023年4月13日
参考链接
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