CHOIS:基于语言引导的合成逼真3D人机交互的AI方法
斯坦福大学与FAIRMeta的研究人员合作开发的CHOIS系统,通过引入基于语言描述、初始状态和稀疏对象航点的方法,成功解决了在3D场景中生成对象和人物同步运动的难题。该系统通过在指定的3D环境中产生逼真且可控的运动,控制了人物与对象之间的交互。将学到的交互模块应用于基于3D场景对象航点生成长期交互也将拓展CHOIS的适用性。
苹果研究人员提出MAD-Bench基准,克服多模态大语言模型中幻觉和误导性提示
在人工智能领域,多模式大语言模型在推动进步方面发挥了巨大作用,但它们面临处理误导性信息的挑战,可能导致不正确或产生幻觉的响应。这种脆弱性引发了对MLLM在需要准确解释文本和视觉数据的应用中可靠性的担忧。作为一个不断发展的领域,解决这些挑战对于在现实应用中部署MLLMs至关重要。
通过纠正检索增强生成 (CRAG) 提高大语言模型的准确性
在自然语言处理中,追求语言模型精度的过程中,创新的方法不断涌现,以缓解这些模型可能存在的固有不准确性。其中一个显著的挑战是模型倾向于产生“幻觉”或事实错误,因为它们依赖内部知识库。这一进展承诺提升LLMs在从自动化内容创建到复杂对话代理等应用中的效用,为语言模型可靠地反映人类知识的丰富性和准确性铺平了道路。
BIMlogic 推出革命性 AI 助手,Revit 将由自然语言人工智能驱动
澳大利亚的BIMlogic公司近日宣布了其最新的创新产品——BIMlogicCopilot,这是一款旨在彻底改变用户与Revit设计环境互动方式的AI助手。BIMlogicCopilot的推出,标志着在建筑信息模型领域的一次重大突破。用户可以一键将3DRevit模型转换为详细的2D示意图,执行工程计算并导出结果。
苹果研究人员推出Ferret:一种用于高级图像理解和描述突破性多模态语言模型
研究人员在最新的一项研究中介绍了Ferret,这是一款多模式语言模型,旨在实现高级图像理解和描述。该研究聚焦于视觉-语言学习中的关键问题,即如何融合地理信息和语义知识,以便模型能够同时引用和定位图像中的元素。这一研究为多模式语言模型领域带来了突破性进展,为图像理解和描述提供了新的可能性。