当前位置：首页AI视频abab 6.5是什么？ abab 6.5是国内 AI 初创企业 MiniMax 稀宇科技今日正式推出的 MoE 混合专家模型架构的系列大模型，核心能力开始接近 GPT-4、 Claude-3、 Gemini-1.5。 abab 6.5 系列包含两个模型： abab 6.5：包含万亿参数，支持 200k tokens 的上下文长度； abab 6.5s：与 abab 6.5 使用了同样的训练技术和数据，但是更高效，支持 200k tokens 的上下文长度，可以 1 秒内处理近 3 万字的文本。 abab 6.5的核心能力测试 性能对比：在知识、推理、数学、编程、指令遵从等维度上，abab 6.5开始接近GPT-4、Claude-3、Gemini-1.5等世界上最领先的大语言模型。 大海捞针测试：在200k token内进行的测试中，模型需要在长文本中识别并准确回答一个无关的句子（针）。在891次测试中，abab 6.5均能正确回答。 如何使用abab 6.5？ abab 6.5 和 abab 6.5s 会滚动更新到 MiniMax 旗下的产品中，包括生产力产品海螺 AI 和 MiniMax 开放平台上。如果有兴趣，大家可以去试试。

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abab 6.5-MiniMax稀宇科技发布的万亿参数MoE大 模型

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更新时间：2024年07月01日

AI大模型稀宇科技
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据达摩院 DAMO 官方公众号发文显示，阿里达摩院今天发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），号称“率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一”、“一个模型实现‘万物零样本’的快速提取”，并可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。 据悉，遥感技术主要用于城市规划、耕地保护、应急救灾等行业应用，而在 AI 加持下，相关遥感技术能够对卫星捕获内容及历史气象数据进行分析，从而助力城市运营、耕地保护、应急救灾等行业应用。 阿里云达摩院AI Earth官网：https://engine-aiearth.aliyun.com/ IT之家归纳总结该遥感大模型特点如下： 支持多模态交互，如输入“提取影像中的耕地农田”，会自动识别所选目标 支持任意地表目标识别，并建立多级语义标签体系 ▲ 图源 达摩院 DAMO 官方公众号 支持包括卫星与无人机图像的全要素提取 ▲ 图源 达摩院 DAMO 官方公众号 支持交互式结果修正，如识别“水田”时误把“水域”也提取，可通过人工操作纠偏 ▲ 图源 达摩院 DAMO 官方公众号 支持通用及多分类变化检测 ▲ 图源 达摩院 DAMO 官方公众号 官方表示，该模型在一些特定场景下，对比传统的遥感模型，实例提取的准确率可提升 25%，变化检测的准确率可提升 30%。 达摩院同时声称，这一遥感 AI 大模型提供了“开箱即用”的 API 调用服务，用户可以根据需求定制不同的遥感 AI 解译功能，如“水体提取”、“耕地变化监测”、“光伏识别”等。 这将让 AI 进一步下沉到田间地头，大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。 目前该 AI 模型已经在行业中有所应用，例如山东省国土测绘院与阿里达摩院合作利用遥感 AI 大模型进行冬小麦长势监测，识别精度达到 90% 以上，有效提高冬小麦遥感解译的效率，帮助农业管理者更好地预测粮食产量、提升农业生产效益。 而国家自然灾害防治研究院也利用该模型进行滑坡和倒塌建筑物的识别，在历史的自然灾害区域遥感图像的测试中，仅需十几分钟即可提取受灾信息，比人工识别提效数十倍，为科学救灾提供高效、精准的遥感分析支持。

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Ferret是什么？ Ferret是苹果公司开发的端到端机器学习语言模型，Ferret不仅可以准确识别图像并描述其内容，还能够识别和定位图像中的各种元素，无论你用怎样的方式描述图像内容，Ferret都能准确地在图像中找到并识别出来。Ferret结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器，使得在MLLM中实现细粒度和开放词汇的指代和定位成为可能。 Ferret拥有7B和13B两个版本，为了增强 Ferret 模型的能力，苹果特别收集了一个包含1.1M个样本的GRIT 数据集。 GitHub：https://github.com/apple/ml-ferret 论文：https://arxiv.org/abs/2310.07704 Ferret的主要功能和特点 Ferret能够理解和处理图像与文本之间的复杂关系。这个模型的特别之处在于它能够识别和定位图像中的各种元素，无论这些元素是什么形状或大小。 多模态理解：Ferret结合了自然语言处理和计算机视觉技术，能够理解复杂的语言指令，并在图像中找到具体的物体或区域。 细粒度定位：它能够在非常精确的层面上，根据文字描述在图片中定位和识别物体，甚至是图片中的一小部分。 开放词汇的应用：Ferret支持开放词汇的处理，这意味着它能够理解和响应各种各样的、未预先定义的语言表达。 大规模数据集：它使用了一个名为GRIT的大规模数据集，这个数据集包含了大量的实例，用于训练和提高模型的准确性和效率。 多模态评估基准：Ferret-Bench是一个综合性的评估工具，用于测试模型在理解语言、图像处理、知识获取和逻辑推理等多个方面的能力。 适用于复杂任务：Ferret特别适合于需要综合处理语言和视觉信息的复杂任务，如自动图像标注、智能搜索和内容创建等。 灵活性和适应性：由于其开放词汇和细粒度处理的能力，Ferret在多种场景下都有很好的适应性和应用潜力。 Ferret适用场景 由于Ferret强大的图像和文本处理能力，Ferret 适用于多种应用场景，包括图像搜索、自动图像标注、交互式媒体探索等。 Ferret适用人群 Ferret适合机器学习研究人员、开发者和任何对先进的自然语言处理和计算机视觉技术感兴趣的人。它特别适用于那些在自然语言理解、图像处理和多模态机器学习领域工作的专业人士。

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