Problème commun
Le prochain plan de Copilot prendra en charge GPT-4 Turbo et le nouveau modèle DALL-E 3
Le prochain plan de Copilot prendra en charge GPT-4 Turbo et le nouveau modèle DALL-E 3
Microsoft a annoncé aujourd'hui que Copilot continuera à permettre des innovations telles que le GPT-4 Turbo d'OpenAI et le dernier modèle DALL-E 3.
GPT-4 Turbo
Copilot sera bientôt capable de générer des réponses à l'aide du dernier GPT-4 Turbo d'OpenAI, vous permettant de gérer des tâches plus complexes et plus longues comme l'écriture de code et plus encore.
Microsoft indique que le modèle est actuellement ouvert aux tests pour certains utilisateurs et sera largement intégré à Copilot dans les semaines à venir.
DALL-E 3
Copilot dispose désormais d'un modèle DALL-E 3 mis à jour qui permet aux utilisateurs de créer des images plus précises et de meilleure qualité en fonction des invites. Vous pouvez accéder à cette fonctionnalité en visitant bing.com/create ou en demandant à Copilot de créer une image.
Bases de la recherche multimodale
Cette fonctionnalité combine les capacités de la fonctionnalité GPT-4, de la vision, de la recherche d'images Bing et des données de recherche sur le Web pour offrir une meilleure compréhension des images.
Les systèmes multimodaux traditionnels ne peuvent décrire que de manière générale ce qui se trouve dans l'image, mais avec une base de recherche, nous pouvons identifier avec précision la navette spatiale et sa date de lancement.
Code Interpreter
Microsoft développe également un nouvel interpréteur de code. Avec cette fonctionnalité, vous pouvez effectuer des tâches complexes telles que des calculs, du codage, de l'analyse de données, de la visualisation, des mathématiques, etc. avec précision. Microsoft prévoit de le lancer largement dans un avenir proche, et IT House vous proposera des rapports détaillés à l'avenir.
Compréhension vidéo et questions-réponses – Copilote dans Edge
Vous pouvez maintenant résumer ou poser des questions sur la vidéo que vous regardez dans Edge. Comme indiqué ci-dessous, si vous regardez une vidéo du dernier discours d'ouverture d'Ignite du PDG de Microsoft, Satya, vous pouvez demander à Copilot de la résumer pour vous.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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L’IA change effectivement les mathématiques. Récemment, Tao Zhexuan, qui a prêté une attention particulière à cette question, a transmis le dernier numéro du « Bulletin de l'American Mathematical Society » (Bulletin de l'American Mathematical Society). En se concentrant sur le thème « Les machines changeront-elles les mathématiques ? », de nombreux mathématiciens ont exprimé leurs opinions. L'ensemble du processus a été plein d'étincelles, intense et passionnant. L'auteur dispose d'une équipe solide, comprenant Akshay Venkatesh, lauréat de la médaille Fields, le mathématicien chinois Zheng Lejun, l'informaticien de l'Université de New York Ernest Davis et de nombreux autres universitaires bien connus du secteur. Le monde de l’IA a radicalement changé. Vous savez, bon nombre de ces articles ont été soumis il y a un an.
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FisheyeDetNet : le premier algorithme de détection de cible basé sur une caméra fisheye
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.
DualBEV : dépassant largement BEVFormer et BEVDet4D, ouvrez le livre !
Mar 21, 2024 pm 05:21 PM
Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.