跨模态大升级！少量数据高效微调，LLM教会CLIP玩转复杂文本
在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。然而，CLIP 的文本处理能力被广为诟病，难以充分理解长文本和复杂的知识表达。
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陶哲轩力荐，哈佛反向学习法火了：教会AI就是教会自己
数学大佬陶哲轩力荐，哈佛反向学习法火了：教会AI就是教会自己。他最新分享了哈佛应用数学和应用物理学教授Michael P. Brenner的一个教学方法——利用提示工程，让学生尝试教AI完成平时数学作业（不纳入正式考核），期末再让这些AI参加考试。好嘛，相当于学生再把AI当学生，俄罗斯套娃有。Mic
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o1核心作者分享：激励AI自我学习，比试图教会AI每一项任务更重要
“o1发布后，一个新的范式产生了”。其中关键，OpenAI研究科学家、o1核心贡献者Hyung Won Chung，刚刚就此分享了他在MIT的一次演讲。演讲主题为“Don’t teach. Incentivize（不要教，要激励），核心观点是：思维链作者Jason Wei迅速赶来打call：在演讲中
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如何用PyTorch进行语义分割？一个教程教会你｜资源
很久没给大家带来教程资源啦。正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。△图源：stanford该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割，并且添加了一些技巧。
