搞定视频任务泛化,VLM 还有机会吗?

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搞定视频任务泛化,VLM 还有机会吗?
搞定视频任务泛化,VLM 还有机会吗?
 

重点标签 视频任务VLMAI市场Scale AI技术路线

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本期机器之心PRO会员通讯周报第22期,深入探讨了AI和机器人领域的三个重要议题。首先,讨论了视频任务泛化对具身智能的重要性,以及视觉语言模型(VLM)在视频任务处理上的挑战和未来发展。其次,分析了AI市场规模的激增,以及市场发展的关键因素和企业在AI策略实施中遇到的难题。最后,Scale AI对2000名AI从业者进行了调研,以了解他们对2024年AI准备情况的看法。

视频任务泛化与VLM的挑战
– VLM在图像视觉任务中取得了显著成绩,但在视频任务处理上仍处于初期阶段。
– Meta和Mila等机构的研究者通过综述指出,解决数据标注、训练协议和合成数据等挑战,VLM或能在视频任务中获得泛化能力。
– 视频数据的预训练方法已被证明可以显著提升模型表现。

AI市场的增长与特点
– AI市场规模激增,得益于关键因素的推动。
– 市场特点值得关注,但企业在通过AI策略获取全部价值方面存在难题。
– 实际应用中存在一些挑战。

Scale AI对AI准备情况的调研
– Scale AI调研了2000名AI从业者,以了解他们对AI技术准备情况的看法。
– 调研结果涉及AI在技术上的准备情况,以及企业和开发者对AI模型的满意度。

本期通讯还包含了3项专题解读和29项本周AI & Robotics领域的要事速递,涵盖了技术、国内和国外方面的最新动态。通讯全文共23730字,可免费试读至11%,消耗99微信豆即可兑换完整解读。

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原文作者: 机器之心

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