Tackling multiple tasks with a single visual language model
我们推出了 Flamingo，这是一种单一的视觉语言模型 (VLM)，它在广泛的开放式多模态任务中为少量学习树立了新的领先地位。
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Stanford AI Lab Papers at ICCV 2021
国际计算机视觉会议 (ICCV 2021) 将于下周以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表GLoRIA：用于标签高效医学图像识别的多模态全局-局部表示学习框架作者：Mars Huang联系方式：mschuang@stanford.edu关键词：医学图像、自监督学习、多模态融合通过点-体素扩散生成和完成 3D 形状作者：Linqi Zhou、Yilun Du、Jiajun Wu联系方式：linqizhou@stanford.edu链接：论文 | 视频 |网站关键词：扩散、形
Stanford AI Lab Papers at ICCV 2021
国际计算机视觉会议 (ICCV 2021) 将于下周以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表GLoRIA：用于标签高效医学图像识别的多模态全局-局部表示学习框架作者：Mars Huang联系方式：mschuang@stanford.edu关键词：医学图像、自监督学习、多模态融合通过点-体素扩散生成和完成 3D 形状作者：Linqi Zhou、Yilun Du、Jiajun Wu联系方式：linqizhou@stanford.edu链接：论文 | 视频 |网站关键词：扩散、形
ABBYY приглашает на научную онлайн-конференцию по компьютерной лингвистике «Диалог 2020»
参赛者将总结自动上位词预测、句法分析和非平凡关系提取方面的竞赛结果，专家将讨论语言模型和语言学多模态的发展。
据神经网络行业联盟新闻报道，该车配备了多模态神经控制器，在该控制器的帮助下，无法用手臂或腿控制汽车的驾驶员将能够能够借助工作肢体以及眼睛与汽车进行交互。
Маленький робот Picobug ходит, летает и хватает вещи (+ видео)
是吗，两条腿走路对人来说是很方便的。唯一令人失望的是，许多动物想出了更好的移动方式。例如，鸟类和昆虫用翅膀飞行，用腿行走。这种多模态使鸟类和昆虫成为多才多艺、适应性强的生物，这就是为什么你几乎可以在任何地方找到它们。
我与卫生系统联系的模式原因是要放心，我不会有很大的结果风险，并且要被告知要寻找的是这种风险的增加。模态响应是进行测试的请求。在偶然的经济学家中首先出现了要达到的保证，这始终是必要的。
