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Meta AI 发布新型视频学习模型V-JEPA ：视频理解新突破
近日，Meta AI 团队推出了视频联合嵌入预测架构（V-JEPA）模型，这一创新举措旨在推动机器智能的发展。 人类能够自然而然地处理来自视觉信号的信息，进而识别周围的物体和运动模式。 机器学习的一个重要目标是揭示促使人类进行无监督学习的基本原理。
Meta AI推出MILS系统 教导 LLMs无需专门培训即可处理多媒体数据
Meta AI的研究人员与学术伙伴共同开发了一种创新系统——MILS（多模态迭代LLM求解器），该系统能在无需经过专门训练的情况下，教大型语言模型处理图像、视频和音频。 MILS依赖于语言模型的自然问题解决能力，而非大量的数据训练，展现了其独特的优势。 MILS的工作原理是通过将两个AI模型配对来进行任务解决:一个是“生成器”，负责提出任务解决方案，另一个是“评分器”，用来评估生成方案的效果。
Meta AI 推脑机接口模型Brain2Qwerty，可通过脑电波解码打字内容
在脑 - 机接口（BCI）技术日益发展的今天，Meta AI 最新推出的 Brain2Qwerty 模型为这一领域带来了新的希望。 BCI 旨在为有言语或运动障碍的人群提供沟通手段，但传统的方法通常需要侵入性手术，比如植入电极，这不仅存在医疗风险，还需要长期维护。 因此，研究者们开始探索非侵入性的替代方案，尤其是基于脑电图(EEG)的方法。
本地构建Llama 3.2-Vision多模态LLM聊天应用实战
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将以实战案例探讨如何在类似聊天的模式下从本地构建Llama3.2-Vision模型，并在Colab笔记本上探索其多模态技能。 简介视觉功能与大型语言模型（LLM）的集成正在通过多模态LLM（MLLM）彻底改变计算机视觉领域。 这些模型结合了文本和视觉输入，在图像理解和推理方面表现出令人印象深刻的能力。
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