网站设计教程网站,网站建设 标准,好看的个人网站主页,做电影网站 资源去哪里找RAG 工业落地方案框架#xff08;Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG#xff09;细节比对#xff01;CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道#xff0c;全球冠军被算力选手夺走了。 本文详细比较了四种 RAG 工业落地方案 ——Qanything、RAGFlow、FastGPT 和智谱 RAG#xff0c;重…RAG 工业落地方案框架Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG细节比对CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道全球冠军被算力选手夺走了。 本文详细比较了四种 RAG 工业落地方案 ——Qanything、RAGFlow、FastGPT 和智谱 RAG重点分析了它们在知识处理、召回模块、重排模块、大模型处理、Web 服务和切词处理等方面的具体实现。Qanything 在 rerank 模块设计上表现出色RAGFlow 在文档处理方面优势明显FastGPT 提供了高度动态配置的模块智谱 RAG 则在领域数据上的模型微调上有着特殊的优势。每个方案都有其独特的技术细节和适用场景强调了在实际应用中选择合适的技术实现以及对细节的精细化处理对于项目的成功至关重要。
用强化学习解决现实问题Stochasticity、Scale、GAE与Curriculum Learning 文章探讨了强化学习在现实问题解决中的应用特别是如何处理随机性Stochasticity和规模Scale问题。作者通过实例说明了在手机操作系统中完成查资料和购物任务的 RL 模型强调了显式建模随机性的重要性。为了应对数据需求开发了多机分布式并行脚本以大规模收集数据。此外文章提出了使用任务完成情况作为整体轨迹的奖励而非单步奖励以简化评估过程。 在模型选择上作者使用了参数量为 1.5B 的小模型并通过与 GPT-4 的比较展示了其性能优势。文章还提供了 base 模型选择的建议即选择性能不差且大小适中的模型以便于训练。算法方面提出了 Filtered AWR 和 GAE 的简化版本以及 Automatic Curriculum Learning 策略这些都是为了更好地适应现实问题的复杂性。实验结果显示所提出的方法在性能上超越了现有的 agent如 GPT-4 和 Gemini并在相同数据集上也表现出色。作者最终开源了代码和模型邀请社区参与和验证这些研究成果。 Chameleon和Florence-2 Chameleon 模型采用前融合技术通过单一 tokenizer 同时处理视觉和语言信息实现端到端的多模态学习。它使用 VQGAN 进行图像编码将图像转换为离散的 tokens并与文本 tokens 一起输入到 Transformer 模型中。这种方法使得不同模态的特征能够在同一表征空间内被有效地关联提高了模型学习的效率。 Florence-2 模型虽然采用后融合方式但在多 CV 任务上展现了卓越的性能能够处理包括 VQA、视觉地面化、OCR 等多种任务。它的模型规模较小但通过多任务学习取得了与大型模型相当的效果。Florence-2 的成功表明多模态模型在处理复杂的计算机视觉任务时不仅要关注前融合技术还要优化模型结构和训练方法以适应实际应用的需求。 Agent Attention集成 Softmax 和 Linear 注意力机制 注意力机制 (Attention module) 是 Transformers 中的关键组成部分。虽然全局的注意力机制具有很高的表征能力但其计算成本较大限制了其在各种场景下的适用性。本文提出一种新的注意力范式 Agent Attention目的在计算效率和表征能力之间取得良好的平衡。具体而言Agent Attention 表示为四元组 (,,,) 在传统的注意力模块中引入了一组额外的 Agent token 。Agent token 首先充当 Query token 的代理来聚合来自 和 的信息然后将信息广播回 。鉴于 Agent token 的数量可以设计为远小于 Query token 的数量代理注意力明显比 Softmax 注意力更有效同时保留了全局上下文建模能力。 有趣的是本文展示了 Agent attention 等效于 Linear attention 的广义形式。因此代理注意力无缝集成了强大的 Softmax attention 和高效的 Linear attention。 作者通过大量实验表明Agent attention 在各种视觉任务中证明了有效性包括图像分类、目标检测、语义分割和图像生成。而且代理注意力在高分辨率场景中表现出显着的性能这得益于其线性注意力性质。例如当应用于 Stable Diffusion 时Agent attention 会加速生成并显着提高图像生成质量且无需任何额外的训练。 昇腾AI原生创新算子挑战赛S1——算子优化详解 昇腾 AI 原生创新算子挑战赛 S1是一个旨在优化 AI 算子性能的竞赛。竞赛分为初赛和决赛两个阶段通过对算子进行原生优化提高其在昇腾处理器上的执行效率。初赛要求参赛者对指定算子进行优化并通过评测系统评估性能。评测标准包括性能提升比例和最终性能排名。决赛则是邀请初赛中表现最佳的选手进行线下深度优化比赛。竞赛提供了算子优化的学习资源包括基础知识、实践技巧和高级优化方法。重点强调技术细节如算子内存访问优化、计算密集型操作简化、并行化处理等以实现更高效的 AI 计算。此外竞赛鼓励参赛者探索创新的优化策略以期在未来的 AI 领域中实现更大的性能突破。
华泰 | 电子AI大模型需要什么样的硬件 AI 大模型技术的快速发展对硬件产品提出了新的要求。在技术细节上AI 大模型需要更高的算力支持这导致了 SoC 中 NPU 算力的提升和存储容量的扩展。例如AI PC 的推出需要具备 NPU 提供的边缘算力能力以及内置大模型的能力。在软件层面AI 大模型的应用推动了系统架构和应用方面的匹配如 AI 智能手机的智能体开发平台和专属智能体的提供。此外AI 大模型在具身智能、自动驾驶和人形机器人等领域的应用涉及到感知、决策和控制等多个环节的技术细节这些细节包括但不限于大模型的多模态能力、运动控制算法的优化以及硬件级的安全芯片的使用。在云计算方面AI 大模型的部署和服务化如 MaaS 模式也依赖于高效的算力和数据处理技术。 HuggingFaceGithub
01 Maestro Maestro是一个Python框架,可以利用Anthropic的AI模型(如Opus和Haiku)来协调和执行复杂的任务。它可以将目标任务分解为更小的可管理子任务,利用子模型独立执行这些子任务,然后将结果汇总优化为最终输出。这种AI辅助的任务分解和执行方法可以提高复杂目标的完成效率和质量。 https://github.com/Doriandarko/maestro
02 DiffSynth-Studio DiffSynth-Studio是一个基于扩散模型的视频合成框架,提供了多种创新性功能,包括视频合成、去闪烁、卡通风格渲染等。它重构了文本编码器、UNet、VAE等核心架构,在保持与开源社区模型兼容的同时,也大幅提高了计算性能。 DiffSynth-Studio支持多种先进的扩散模型,如Stable Diffusion、ControlNet、Stable Video Diffusion等,并且还提出了ExVideo等新技术来增强视频生成的能力。
https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道全球冠军被算力选手夺走了
浪潮信息AI团队在自动驾驶领域再夺一冠
不久前计算机视觉领域的顶级学术会议CVPR在全球目光注视中顺利落幕并正式公布了最佳论文等奖项。除诞生了绝佳的10 篇论文之外另一场备受关注的自动驾驶国际挑战赛也在同期结束了“巅峰厮杀”。
就在CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛“Occupancy Flow”赛道中浪潮信息AI团队以48.9%的出色成绩从全球90余支顶尖AI团队中脱颖而出摘下桂冠。
这也是该团队在2022年、2023年登顶nuScenes 3D目标检测榜单后面向Occupancy技术的又一次实力展示。
CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛是国际计算机视觉与模式识别会议IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的一个重要组成部分专注于自动驾驶领域的技术创新和应用研究。今年的CVPR自动驾驶国际挑战赛赛道设置也非常之有意思了完整地包含了感知、预测、规划三大方向七个赛道。
此次浪潮信息AI团队所登顶的占据栅格和运动估计Occupancy Flow赛道也正是本届CVPR自动驾驶国际挑战赛最受关注的赛道聚焦感知任务吸引了全球17个国家和地区90余支顶尖AI团队参与挑战。
比赛提供了基于nuScenes数据集的大规模占用栅格数据与评测标准, 要求参赛队伍利用相机图像信息对栅格化三维空间的占据情况Occupancy和运动Flow进行预测以此来评估感知系统对高度动态及不规则驾驶场景的表示能力。
占据栅格 Occupancy挑战更精细的环境感知与预测 道路布局的复杂性、交通工具的多样性以及行人流量的密集性是当前城市道路交通的现状也是自动驾驶领域面临的现实挑战。为了应对这一挑战有效的障碍物识别和避障策略以及对三维环境的感知和理解就变得至关重要。
传统的三维物体检测方法通常使用边界框来表示物体的位置和大小但对于几何形状复杂的物体这种方法往往无法准确描述其形状特征同时也会忽略对背景元素的感知。因此基于三维边界框的传统感知方法已经无法满足复杂道路环境下的精准感知和预测需求。
Occupancy Networks占据栅格网络作为一种全新的自动驾驶感知算法通过获取立体的栅格占据信息使系统能够在三维空间中确定物体的位置和形状进而有效识别和处理那些未被明确标注或形状复杂的障碍物如异形车、路上的石头、散落的纸箱等。
这种占据栅格网络使得自动驾驶系统能够更准确地理解周围的环境不仅能识别物体还能区分静态和动态物体。并以较高的分辨率和精度表示三维环境对提升自动驾驶系统在复杂场景下的安全性、精度和可靠性至关重要。
浪潮信息AI团队创赛道最高成绩 在占据栅格和运动估计Occupancy Flow赛道中浪潮信息AI团队以48.9%的绝佳性能表现创下本赛道最高成绩。
具体而言团队所提交的“F-OCC”算法模型凭借先进的模型结构设计、数据处理能力和算子优化能力实现了该赛道最强模型性能在RayIoU基于投射光线的方式评估栅格的占用情况及mAVE平均速度误差两个评测指标中均获得最高成绩。
更简洁高效的模型架构实现运算效率与检测性能双突破 首先模型整体选择基于前向投影的感知架构并采用高效且性能良好的FlashInternImage模型。
同时通过对整体流程进行超参调优、算子加速等优化在占据栅格和运动估计均获得最高分的同时提升了模型的运算效率加快了模型迭代与推理速度。
在实际应用场景中这种改进使得模型能够更快速、高效地处理大规模3D体素数据使得自动驾驶车辆能更好地理解环境进而提升决策的准确度和实时性。
更强大完善的数据处理全面提升模型检测能力 在数据处理方面比赛提供的体素Voxel标签包含了大量在图像中无法观测到的点例如被物体遮挡的体素和物体内部不可见的体素这些标签在训练过程中会对基于图像数据的预测网络训练产生干扰。
在训练数据中浪潮信息AI团队通过模拟LiDAR光束的方法生成可视化掩码提升了模型的预测精度另一方面通过引入感知范围边缘的体素点参与训练有效解决出现在感知边缘区域的误检问题将模型的整体检测性能提升11%。
更精细的3D体素编码模型占据预测能力提升超5% 在3D体素特征编码模块中该算法团队将具有较大感知范围和编码能力的可形变卷积操作应用于3D体素数据以提升3D特征的表示能力。
通过使用CUDA对可形变3D卷积DCN3D进行实现与优化大幅提升了模型的运算速度并有效降低了显存消耗。
通过DCN3D替代传统3D卷积模型整体占据预测能力提升超5%。
此外基于开源大模型浪潮信息AI团队也通过优化图像encoder模型和特征融合对齐方式并从CoTChain of Thought、GoTGraph of Thought、Prompt工程等方面优化提升了多模态模型对自动驾驶BEV图像的感知理解能力。最终以74.2%的成绩摘得本届CVPR自动驾驶国际挑战赛 “大语言模型在自动驾驶中的应用”LLM4AD赛道的第五名。
2022年浪潮信息AI团队摘得nuScenes竞赛的纯视觉3D目标检测任务nuScenes Detection task第一名并一举将关键性指标NDS提高至62.4%。
2023年这支团队再度夺冠以77.6%的高分成绩再创3D目标检测全赛道最高成绩。
从BEV纯视觉到BEV多模态再至如今凭借“F-OCC”算法模型再度登顶CVPR 2024自动驾驶国际挑战赛 占据栅格和运动估计任务Occupancy Flow榜首。浪潮信息AI团队逐步探索一路绝杀为探索更高级别的自动驾驶技术提供了有力的支撑和经验。
