1. RAG:探索ColBERT和RAGatouille

ColBERT是一個出色的模型，用於為RAG應用嵌入查詢和索引數據。本文探討了該方法背後的直覺，並進行了一些基準測試。ColBERT的特點在於，它將查詢和文檔嵌入到一個共享空間中，從而可以直接在該空間中進行相似性匹配。這種方法在檢索任務中非常有效，因為它不僅考慮了查詢和文檔之間的相似性，還考慮了文檔與文檔之間的相似性。此外，我們還介紹了RAGatouille，它是ColBERT和RAG的結合體。這個模型將RAG的文本生成能力與ColBERT的查詢嵌入能力相結合，使得我們可以在生成的文本中直接嵌入查詢。我們還介紹了一些基準測試，證明了ColBERT和RAGatouille在各種檢索任務中的性能。

劃重點

ColBERT模型用於為RAG應用嵌入查詢和索引數據
ColBERT將查詢和文檔嵌入到一個共享空間中，從而可以在該空間中進行相似性匹配
RAGatouille將RAG的文本生成能力與ColBERT的查詢嵌入能力相結合

標簽：ColBERT, RAGatouille, 信息檢索

原文鏈接見文末/1[1]

2. 基於Phi-2和SigLIP訓練的多模態模型，可在本地設備上運行

最近，一款基於Phi-2和SigLIP訓練的多模態模型Imp v1 3B發佈了。該模型在性能上表現極為出色，並且體積小，足以在設備上運行。Imp v1 3B的發佈，對於未來的多模態研究和應用具有重要意義。目前，該模型的開源代碼已經在Github上發佈。

劃重點

Imp v1 3B是一款基於Phi-2和SigLIP訓練的多模態模型
Imp v1 3B在性能上表現極為出色，足以在設備上運行
Imp v1 3B的發佈對於未來的多模態研究和應用具有重要意義

標簽：多模態模型, Phi-2, SigLIP

原文鏈接見文末/2[2]

3. Pix2Gestalt：零樣本全景分割框架開源

Pix2Gestalt是一種針對零樣本全景分割的框架。它擅長在部分遮擋的情況下重建完整的物體形狀和外觀。利用大規模擴散模型，Pix2Gestalt在挑戰性場景中表現出色，包括那些不符合通常模式的藝術圖像。Pix2Gestalt的創新之處在於，它不需要見過這種物體形狀和外觀的樣本，就能夠實現全景分割。

劃重點

Pix2Gestalt是一種零樣本全景分割框架
它能夠重建部分遮擋的物體形狀和外觀
利用大規模擴散模型在挑戰性場景中表現出色

標簽：全景分割, 零樣本學習, 擴散模型

原文鏈接見文末/3[3]

4. 消息隊列的完全指南

消息隊列是在兩個系統之間傳輸信息的一種方式。它們允許系統以它們都能理解的結構化方式相互通信，並以它們都能處理的受控速度進行通信。本文討論了消息隊列、它們的歷史、為什麼它們有用、它們的工作原理等。它比較了今天許多流行的系統。本文涵蓋了支撐消息隊列的基本概念以及它們如何應用於當今流行的排隊系統。

劃重點

消息隊列是在兩個系統之間傳輸信息的一種方式
它們允許系統以它們都能理解的結構化方式相互通信，並以它們都能處理的受控速度進行通信
本文涵蓋了支撐消息隊列的基本概念以及它們如何應用於當今流行的排隊系統

標簽：消息隊列, 系統通信, 排隊系統

原文鏈接見文末/4[4]

5. 論文：醫學視頻分割技術實現突破

醫學視頻中的目標分割一直是醫學影像處理的難點之一。近日，研究人員提出了一種名為 Vivim 的新型醫學視頻目標分割框架，該框架通過采用狀態空間模型的方法對時空數據進行高效壓縮，從而在更短的時間內實現更加準確的分割結果。相比於傳統方法，Vivim 提供更快、更準確的分割結果，為醫學影像處理帶來了新的突破。據悉，該技術未來有望應用於醫學影像診斷、手術導航等領域。

劃重點

Vivim是一種新型醫學視頻目標分割框架，可有效處理長視頻序列。
該框架采用狀態空間模型的方法對時空數據進行高效壓縮，從而實現更加準確的分割結果。
Vivim技術未來有望應用於醫學影像診斷、手術導航等領域。

標簽：醫學影像處理, 目標分割, 視頻處理技術

原文鏈接見文末/5[5]

6. 多模態路徑：將其他模態數據與Transformer相結合

該項目提出了一種新穎的增強Transformer的方法，使用來自不同模態的無關數據，例如使用音頻數據來改善圖像模型。多模式路徑獨特地連接了兩種不同模態的Transformer，使目標模態能夠從另一種模態的優勢中受益。

劃重點

該項目提出了一種新穎的增強Transformer的方法
使用來自不同模態的無關數據
多模式路徑獨特地連接了兩種不同模態的Transformer

標簽：Transformer, 多模態數據, 機器學習

原文鏈接見文末/6[6]

7. Stori AI：讓你的創意變成引人註目的品牌推文

Stori AI是一傢專註於提供社交媒體視覺內容服務的公司。近日，Stori AI推出了全新的產品，該產品可以將用戶的創意轉化為視覺上具有吸引力的品牌社交帖文。這個產品利用了人工智能和機器學習技術，可以自動為用戶生成多種類型的社交媒體帖文，例如Instagram、Twitter推文等。同時，用戶還可以根據自己的需求對帖文進行編輯和調整，以滿足自己的品牌宣傳需求。

劃重點

Stori AI推出新產品，讓用戶自己的創意變成品牌社交帖文
產品利用人工智能和機器學習技術實現自動生成帖文
用戶可以編輯和調整帖文以滿足自己的品牌宣傳需求

標簽：Stori AI, 社交媒體視覺內容服務, 人工智能, 機器學習

原文鏈接見文末/7[7]

8. 用純 Rust 運行 Mamba大模型推理

受 Llama 模型的努力啟發，這個項目使用純 Rust 在 CPU 上運行 Mamba 推理。

劃重點

該項目使用純 Rust 實現 Mamba 推理。
這個項目受到 Llama 模型的啟發。
該項目的目的是在 CPU 上運行 Mamba 推理。

標簽：純 Rust, Mamba, CPU

原文鏈接見文末/8[8]

每日AIGC

關註「漫話開發者」，精選全球AI前沿科技資訊以及高質量AI開源工具，幫你給每天AI前沿劃重點！

- END -

參考資料

[1]

原文鏈接見文末/1: https://til.simonwillison.net/llms/colbert-ragatouille?utm_source=talkingdev.uwl.me

[2]

原文鏈接見文末/2: https://huggingface.co/MILVLG/imp-v1-3b?utm_source=talkingdev.uwl.me

[3]

原文鏈接見文末/3: https://gestalt.cs.columbia.edu/?utm_source=talkingdev.uwl.me

[4]

原文鏈接見文末/4: https://sudhir.io/the-big-little-guide-to-message-queues?utm_source=talkingdev.uwl.me

[5]

原文鏈接見文末/5: https://arxiv.org/abs/2401.14168v1?utm_source=talkingdev.uwl.me

[6]

原文鏈接見文末/6: https://ailab-cvc.github.io/M2PT/?utm_source=talkingdev.uwl.me

[7]

原文鏈接見文末/7: https://storiai.com/?utm_source=talkingdev.uwl.me

[8]

原文鏈接見文末/8: https://github.com/LaurentMazare/mamba.rs?utm_source=talkingdev.uwl.me

RAG探索-結合ColBERT和RAGat; 基於Phi-2多模態可在本地設備運行