ხელოვნური ინტელექტის საინფორმაციო აპლიკაცია Particle პოდკასტების სიახლეებსაც გააშუქებს „Podcast Clips“ ფუნქციით
Twitter-ის ყოფილი ინჟინრების მიერ შექმნილმა ხელოვნური ინტელექტის საინფორმაციო აპლიკაცია Particle-მა დანერგა ფუნქცია „Podcast Clips“, რომელიც პოდკასტებიდან ყველაზე საინტერესო მომენტებს იპყრობს და ვებ სიახლეებთან ერთად წარმოადგენს. ეს მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, სრულად მოსმენის გარეშე გაეცნონ პოდკასტების განხილვებს, რაც ასახავს პოდკასტების მზარდ როლს საინფორმაციო ეკოსისტემაში. აპლიკაციას ასევე აქვს პრემიუმ ფუნქციები და განახლებული Android ვერსია.
ZDNET-ის რეკომენდაციები: რას ნიშნავს ეს და როგორ გადმოვწეროთ YouTube ვიდეოები უფასოდ
ZDNET-ის რეკომენდაციები ეფუძნება საათობით ტესტირებას, კვლევასა და შედარებით შოპინგს, რათა მკითხველს მიაწოდოს ზუსტი და ობიექტური ინფორმაცია ტექნიკისა და სხვა პროდუქტების შესახებ. სტატიაში დეტალურად განვიხილავთ ZDNET-ის სარედაქციო პრინციპებს, ასევე წარმოგიდგენთ YouTube ვიდეოების გადმოსაწერად სანდო უფასო მეთოდებს (ClipGrab, WinX/MacX) და ოფიციალურ, ფასიან ვარიანტს – YouTube Premium-ს, რათა დაგეხმაროთ ჭკვიანი გადაწყვეტილებების მიღებაში.
CLIP მოდელის დახვეწა სატელიტური გამოსახულებებისთვის: Hugging Face-ის საზოგადოებრივი კვირეულის პროექტი
მიმდინარე წლის ივლისში Hugging Face-მა მოაწყო Flax/JAX საზოგადოებრივი კვირეული, სადაც მონაწილეებმა გამოიყენეს Tensor Processing Units (TPU) Flax-ისა და JAX-ის საშუალებით, რათა გაეწვრთნათ Hugging Face ტრანსფორმერების მოდელები ბუნებრივი ენის დამუშავებისა და კომპიუტერული ხედვის სფეროებში. ჩვენმა გუნდმა OpenAI-ის CLIP ქსელი დახვეწა RSICD, UCM და სიდნეის მონაცემთა ნაკრებებიდან მიღებული სატელიტური გამოსახულებებითა და აღწერებით. პროექტის მიზანი იყო სატელიტური გამოსახულებების დიდი კოლექციების ტექსტური მ
CLIPSeg: რევოლუციური ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ნებისმიერი ობიექტის სეგმენტაციას დამატებითი წვრთნის გარეშე ახდენს
სტატია განიხილავს გამოსახულების სეგმენტაციას, მის არსებულ შეზღუდვებს (ფიქსირებული კატეგორიები, წვრთნის მაღალი ღირებულება) და წარმოგიდგენთ CLIPSeg-ს. CLIPSeg არის "ნულოვანი-კადრის" (zero-shot) სეგმენტაციის მოდელი, რომელიც OpenAI-ის CLIP-ზეა დაფუძნებული და შეუძლია თითქმის ნებისმიერი ობიექტის სეგმენტაცია დამატებითი წვრთნის გარეშე. ის იყენებს CLIP-ის უნარს, შექმნას გამოსახულებებისა და ტექსტის აბსტრაქტული წარმოდგენები, ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული დეკოდერის დახმარებით სეგმენტაციის ნიღბების შესაქმნელად
CLIPSeg: რევოლუციური „ნულოვანი კადრის“ სეგმენტაცია, რომელიც ცვლის კომპიუტერულ ხედვას
გამოსახულების სეგმენტაცია კომპიუტერული ხედვის მნიშვნელოვანი ამოცანაა, რომელიც ობიექტების კონტურების ამოცნობას უზრუნველყოფს. ტრადიციული მოდელების შეზღუდვა ისაა, რომ ისინი მხოლოდ ფიქსირებულ კატეგორიებთან მუშაობენ და ახალი ობიექტების დასამატებლად ხელახალ ვარჯიშს საჭიროებენ. CLIPSeg, „ნულოვანი კადრის“ სეგმენტაციის ინოვაციური მოდელი, ამ პრობლემას წყვეტს. ის CLIP-ის მძლავრი შესაძლებლობების გამოყენებით საშუალებას იძლევა თითქმის ნებისმიერი ობიექტის სეგმენტაცია მოხდეს დამატებითი ვარჯიშის გარეშე, რაც დროს