標簽:時序

WPS接入DeepSeek,秒變辦公神器!

WPS 大家經常用來日常寫作,雖然本身提供了AI功能,但可惜需要會員,本文教你三分鐘接入最火的DeepSeek,讓WPS秒變辦公神器。 DeepSeek API申請地址:http:/...
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AI賺錢副業~AI生成影視解說,半個月漲粉變現3.5W+!

這兩年大家都在感嘆生活不易,然而我想說的是,機會還是有的,但問題不在于有沒有,而在于你是否能夠認準機會,然后抓住它。 接觸過很多咨詢項目的人,發現...

新視角設計下一代時序基礎模型,Salesforce推出Moirai-MoE

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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突破短視頻局限!MMBench 團隊構建中長視頻開放問答評測基準,全面評估多模態大模型視頻理解能力

新宇投稿 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIGPT-4o 四月發布會掀起了視頻理解的熱潮,而開源領軍者Qwen2也對視頻毫不手軟,在各個視頻評測基準上狠狠秀了一把肌肉...
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超越Transformer,全面升級!MIT等華人團隊發布通用時序TimeMixer++架構,8項任務全面領先

新智元報道編輯:LRST 【新智元導讀】TimeMixer++是一個創新的時間序列分析模型,通過多尺度和多分辨率的方法在多個任務上超越了現有模型,展示了時間序列分...
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時序大模型突破十億參數!新混合專家架構,普林斯頓格里菲斯等機構出品

TimeMoE團隊 投稿自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI時序大模型,參數規模突破十億級別。 來自全球多只華人研究團隊提出了一種基于混合專家架構(Mixture of Ex...
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全球首次!時序大模型突破十億參數,華人團隊發布Time-MoE,預訓練數據達3000億個時間點

新智元報道編輯:LRST 好困 【新智元導讀】Time-MoE采用了創新的混合專家架構,能以較低的計算成本實現高精度預測。研發團隊還發布了Time-300B數據集,為時序...
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時序=圖像?無需微調,視覺MAE跨界比肩最強時序預測大模型

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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阿里云AMD護航,天謀科技攜IoTDB登頂TPCx-IoT國際權威榜單

阿里云AMD助力,天謀科技基于IoTDB的企業級時序數據庫登上TPCx-IoT榜單榜首! 作者|三北 編輯|漠影 智東西9月11日報道,近日,專業時序數據管理服務商天謀科...
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讓AI更懂物理世界!人大北郵上海AI Lab等提出多模態分割新方法 | ECCV2024

中國人民大學王耀霆 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI讓AI像人類一樣借助多模態線索定位感興趣的物體,有新招了! 來自人大高瓴GeWu-Lab、北郵、上海AI Lab等機構...
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RTX3090可跑,360AI團隊開源最新視頻模型FancyVideo,紅衣大叔都說好

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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清華提出時間序列大模型:面向通用時序分析的生成式Transformer | ICML 2024

新智元報道編輯:LRST 好困 【新智元導讀】大模型在語言、圖像領域取得了巨大成功,時間序列作為多個行業的重要數據類型,時序領域的大模型構建尚處于起步階...
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MotionClone:無需訓練,一鍵克隆視頻

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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全面超越Transformer!清華螞蟻推出純MLP架構,長短程時序預測大幅提升

蔚明 投稿自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAITransformer很強,Transformer很好,但Transformer在處理時序數據時存在一定的局限性。 如計算復雜度高、對長序列...
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谷歌開源TimesFM:1000億個時間點訓練,入選ICML 2024

新智元報道編輯:喬楊 【新智元導讀】在大語言模型突飛猛進的同時,谷歌的研究團隊在時序預測方面也取得了突破性的成果——今年2月發表的模型TimesFM,而且放出...
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支持合成一分鐘高清視頻,華科等提出人類跳舞視頻生成新框架UniAnimate

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術...
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離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數據的關鍵?

機器之心PRO · 會員通訊 Week 21---- 本周為您解讀 ③個值得細品的AI & Robotics業內要事 ---- 1. 離散化、對齊文本還是預訓練,哪個才是 LLM 處理時序數...
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