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weixin_40912980
exploit-cat
2 年前
trueweixin_40912980

以下是即将举办的AI网络研讨会列表。此页面每天更新，涵盖大语言模型（LLMs）/ RAG / 生成式AI / 机器学习（ML）/ 向量数据库等主题。

✅ 深度学习的局限性：通过复杂性视角看序列建模 [Cohere for AI]
注册链接: https://cohere.com/events/cohere-for-ai-nikola-zubic-phd-candidate-university-of-zurich

✅ 学习如何使用自己的数据微调SAM 2 [Encord]
注册链接: https://encord.com/webinar/sam2-webinar/?utm_medium=affiliate&utm_source=newsletter&utm_campaign=marktechpost&utm_content=sam2

✅ 使用Gretel和Lambda快速进行LLM实验 [Gretel AI]
注册链接: https://ter.li/glld87

以及更多内容，请查看这里的列表: https://www.marktechpost.com/ai-webinars-list-llms-rag-generative-ai-ml-vector-database/

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Meta AI 推出了 Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)：首款用于图像和视频中对象分割的统一模型 👏 👏 👏Meta 推出了 SAM 2，这是其 Segment Anything Model 的下一代产品。在其前身成功的基础上，SAM 2 是一款突破性的统一模型，专为实时可提示的图像和视频对象分割而设计。SAM 2 扩展了最初 SAM 的能力，主要专注于图像。新模型与视频数据无缝集成，提供实时的帧间对象分割和跟踪功能。这一功能无需定制适配，得益于 SAM 2 能够推广到新的和未见过的视觉领域。模型的零样本泛化意味着它可以分割任何视频或图像中的任何对象，使其在各种应用中具有高度的多功能性和适应性。SAM 2 最显著的特点之一是其效率。与之前的模型相比，它需要的交互时间减少了三倍，同时实现了更高的图像和视频分割准确性。这种效率对于时间和精度至关重要的实际应用来说尤为重要。阅读我们对 SAM 2 的完整看法：https://www.marktechpost.com/2024/07/31/meta-ai-introduces-meta-segment-anything-model-2-sam-2-the-first-unified-model-for-segmenting-objects-across-images-and-videos/论文：https://ai.meta.com/research/publications/sam-2-segment-anything-in-images-and-videos/下载模型：https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2试用演示：https://sam2.metademolab.com/数据集：https://ai.meta.com/datasets/segment-anything-video/@云端~ @超威无敌紫貂