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i-Code

打造集成可组合的多模态人工智能框架

i-Code是一个致力于多模态人工智能研究的开源项目。它提供了多个版本的多模态基础模型,包括i-Code V1、V2和V3(CoDi),以及i-Code Studio框架。项目还涉及多模态文档智能和基于知识的视觉问答技术。i-Code为AI领域提供了集成视觉、语言和语音的多模态工具,促进了人工智能的跨领域发展。

Codestral-22B-v0.1 - 支持多语言代码生成和填空功能,涵盖80多种编程语言,包括Python和Java
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingface代码生成开源项目机械学习模型模型推理编程语言
Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型,覆盖80多种编程语言的数据集,包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理,支持用户消息生成代码和填空模式预测,适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制,团队将继续改进以适应需审核环境的部署
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型 支持多图像视频和3D输入处理
AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型,支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构,具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员,仅供学术研究使用。
DAMO-ConvAI - 达摩院对话式AI研究代码库
DAMO ConvAIGithub人工智能对话AI开源项目自然语言处理阿里巴巴
DAMO-ConvAI是达摩院对话式AI研究的开源代码库,汇集了多项前沿成果。项目在LREC-COLING 2024、EMNLP 2023和ACL 2023等顶级会议上发表论文,并在DSTC11-SIMMC赛道及Spider、SparC、CoSQL等排行榜上名列前茅。DAMO-ConvAI专注于对话系统、自然语言处理和机器学习领域的研究,为开发者提供丰富资源。
llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统,拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入,在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文,适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型,实现图像分析和问答功能。
Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频
Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解
Chat-UniVi是一个多模态AI模型,采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术,有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练,Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异,性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话,能处理包含多个图像或视频的复杂场景,为视觉AI研究提供新思路。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架
GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号
SymbolicAI是一个创新框架,融合大语言模型与任务特定提示,通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成,支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具,简化了基于LLM应用的开发和管理过程。
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