پرش به محتوای اصلی

موضوع

چندوجهی

Models that natively process text+image+audio+video

۸۶۰ مقاله منتشر شده

ساخت خط لوله RAG چندوجهی با NVIDIA NeMo Retriever، NIMهای میزبانی‌شده، LanceDB، بازترتیب‌بندی و تولید مبتنی‌بر منبع
آموزش کاربردی

NeMo Retriever: یکپارچه‌سازی متن، جدول و نمودار برای بهبود بازیابی داده‌ها

انویدیا یک خط لوله برای تولید بازیابی‌افزا (RAG) چندوجهی معرفی کرد که متن، جداول و نمودارهای PDF را از طریق سرویس‌های NIM استخراج می‌کند. این سامانه با ترکیب مدل‌های Nemotron و…

۷ دقیقه خواندن
مقایسه عملکرد GPT-4o، Claude و Mistral در وظایف واقعی تولیدی
آموزش کاربردی

تضاد بنچمارک‌های عمومی و عملکرد واقعی؛ چرا مدل‌های برتر در تولید شکست می‌خورند؟

رتبه‌بندی‌های عمومی مدل‌های زبانی اغلب برای توسعه‌دهندگان گمراه‌کننده است، زیرا نمرات آکادمیک محدودیت‌های دنیای واقعی را پوشش نمی‌دهند. رویکرد مسیریابی وظایف (Task-specific…

۳ دقیقه خواندن۱
تست Seedance 2.5 در UGCad AI در روز عرضه: تغییرات واقعی چه بود؟
آموزش کاربردی

مدل Seedance 2.5 بایت‌دنس ویدیوهای تبلیغاتی ۳۰ ثانیه‌ای را یک‌سره تولید می‌کند

مدل جدید بایت‌دنس با حذف نیاز به تدوین و اتصال کلیپ‌های کوتاه، ویدیوهای ۳۰ ثانیه‌ای پیوسته تولید می‌کند. این ابزار با درک چند-مرجعی و هماهنگی با صدا، فرآیند تولید محتوای UGC را…

۱۰ دقیقه خواندن
عنوان مقاله: «عوامل هوش مصنوعی نمی‌توانند ویدیو ببینند. مال من با این حال سه فیلم ساخت.»
آموزش کاربردی

پژوهش جدید: تبدیل اسکرین‌شات به داده، خطاهای بصری ویدیو را گرفت

آزمایش‌های جدید نشان می‌دهد عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تبدیل اسکرین‌شات‌ها به داده‌های اندازه‌گیری شده، ویدیوهای باکیفیت تولید کنند. این مدل‌ها بدون «دیدن» واقعی فیلم، تنها…

۶ دقیقه خواندن۱