港大开源OpenGraph:攻克图基础模型难题,实现多领域通用图模型
香港大学发布了OpenGraph,这是一项突破性的成果,成功攻克了图基础模型领域的三大难题。该模型通过巧妙的技术实现了零样本学习,可以适配多种下游任务。OpenGraph的问世填补了图基础模型领域的空白,为通用图模型的发展提供了新的思路和技术支持,具有广泛的应用前景。
通用物体级基础模型GLEE:增强图像和视频分析
来自华中科技大学、字节跳动和约翰斯·霍普金斯大学的研究人员推出了一款名为GLEE的全新通用物体级别基础模型,为图像和视频分析带来了全新的可能性。这一技术突破依赖深度学习的神奇,使计算机视觉系统能够像虚拟侦探一样,在数字体验的画布上识别、跟踪和理解各种物体。研究人员还探索了在训练过程中使用广泛的图像-标题对,类似于DALL-E模型,从提高GLEE生成详细
ULTRA:知识图谱推理的预训练基础模型
ULTRA是一个旨在推理知识图谱的预训练基础模型。ULTRA的关键创新在于它能够学习通用和可迁移的图表示无需依赖文本信息。ULTRA的通用性和可迁移性使其成为归纳和可迁移的知识图谱推理的有望选择,对于各种不同关系结构的新KGs都能表现出色。