Tools4AI官网体验入口 Java实现LAM使用地址
Tools4AI是100%用Java实现的大型行动模型,可作为企业Java应用程序的LLM代理。该项目演示了如何将AI与企业工具或外部工具集成,将自然语言提示转换为可执行行为。通过利用AI能力,它简化了用户与复杂系统的交互,提高了生产力和创新能力。
开源软件 Tools4AI 将 AI 无缝集成到 Java 企业应用程序中
Tools4AI是一款开源软件,它通过将AI无缝集成到Java企业应用程序中脱颖出。这个基于Java的项目引入了大型操作模型或LLM代理,为希望将AI功能高效添加到Java应用程序中的开发人员提供了一个非常合适的解决方案。Tools4AI的出现改变了在Java环境中使用AI的游戏规则,为开发人员提供了一个实用的工具,使他们能够增强Java应用程序的功能不增加开发过程的复杂性。
出门问问发布2.5D数字人系统 WetaAvatar 4.0
出门问问最新发布的WetaAvatar4.0是一款基于多尺度3D模型的数字人系统,具有高度真实的外观和生动的表情,表现优于前代系统。这一先进技术已经成功部署在出门问问的AIGC产品——「奇妙元」和「奇妙问」中。出门问问将继续探索创新,为用户提供高质量的数字人使用体验,将数字人技术应用于更广泛的产品服务中,实现智慧生活的新潮。
Heygen发布Avatar in Motion 1.0新功能 不只对口型,还能复制你的动作、姿态
Heygen近期发布了其AvatarinMotion1.0新功能,这一技术革新在虚拟角色动作捕捉和声音克隆方面取得了重大突破。该功能可以精确地保持口型同步,并克隆用户的语音语调,甚至能保留背景声,使得虚拟角色的语音表达更为生动真实。所以,如果她在海边卖贝壳、那她肯定是卖海边贝壳的。
新型稀疏LVLM架构MoE-LLaVA 解决模型稀疏性相关的性能下降问题
MoE-LLaVA是一种新型稀疏LVLM架构,通过使用路由算法仅激活top-k专家,解决了通常与多模态学习和模型稀疏性相关的性能下降问题。研究者联合提出了一种新颖的LVLM训练策略,名为MoE-Tuning,以解决大型视觉语言模型的扩大参数规模会增加训练和推理成本的问题。MoE-LLaVA能够帮助我们更好地理解稀疏模型在多模态学习上的行为,为未来研究和开发提供了有价值的见解。
MoA:用于图片合成的混合注意力架构 可实现风格参考和人物融合
在最新的研究中,提出了一种名为注意力混合模式的新架构,旨在个性化文本到图像扩散模型,可以实现风格参考和人物融合的效果。受大型语言模型中使用的专家混合机制的启发,MoA通过将生成工作负载分配给两个注意力路径来实现给定主题和背景的分离生成。这些应用展示了MoA在个性化图像生成领域的潜在价值和广泛适用性。