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字节跳动发布 Seed-Coder 系列模型

开篇引言: 最近字节跳动的 Seed 团队推出了一款超厉害的代码生成模型——Seed-Coder 系列!无论你是编程小白还是资深开发者,这款开源模型都能为你的代码工作注入新活力!快来看看它的亮点吧~


模型概述

Seed-Coder 是一款专注于代码生成、编程和软件工程任务的开源模型,功能强大且易于使用!以下是它的核心特点:

字节 Seed 新方法:8B 代码模型开源,性能超燃!

你是否想过,LLM训练自己的数据,还能比人类筛选的更高效?传统code大模型依赖人工制定规则筛选数据,成本高、效率低,还容易带偏模型。

字节Seed-Coder开源新风向!首次开源代码模型,8B参数拿下多个SOTA

最近,字节跳动Seed团队开源 8B 参数代码模型

字节开源 Seed-Coder:8B参数拿下同规模多个SOTA,超越百亿级对手

字节跳动推出了一款全新的 8B 参数开源代码模型 Seed-Coder。令人惊叹的是,这款模型在性能上竟超越了众多百亿参数的竞争对手,在代码生成的竞技场上脱颖而出,为开发者们带来了前所未有的高效编程工具。

一、技术创新

传统数据筛选方式的困境,如同沉重的枷锁,限制着代码模型的发展速度与质量。而 Seed-Coder 团队另辟蹊径,提出了一种极具创新性的解决方案 ——“让 LLM 自己当老师”。用模型筛选数据训练自己,打造出一系列8B参数的轻量级开源代码模型,性能甚至超越百亿级对手!

字节跳动推出多模态基础模型:Seed1.5-VL!

字节跳动的 Seed 团队重磅发布了视觉 - 语言多模态大模型: Seed1.5-VL!

在60个主流测试中狂揽38项第一!这个模型的视觉编码器仅有532M参数,却能在零样本分类任务中硬刚17.5B参数的EVA-CLIP。

Seed1.5-VL由三个主要部分组成:视觉编码器(Seed-ViT)、MLP适配器和LLM(200亿激活参数)。

字节Seed1.5-VL复杂图表精准抽取,Deep Think是多模态未来的主流

Seed1.5-VL 效果展示

  • 很模糊的图片也能清晰的抽取出来,并改正代码

字节 Seed 团队发布 Seed1.5-VL,用参数在主流测试中获 38 项第一!

论文:Seed1.5-VL Technical Report
链接:https://github.com/ByteDance-Seed/Seed1.5-VL/blob/main/Seed1.5-VL-Technical-Report.pdf

NFS简单部署与使用

一、NFS介绍

NFS即网络文件系统,英文全称Network File System,分为服务端(Server)和客户端(Client),是由SUN公司1984年研制的UNIX表示层协议(presentation layer protocol),它允许网络中的计算机之间通过TCP/IP网络共享资源。通过NFS,本地NFS的客户端应用可以透明地读写位于远端NFS服务器上的文件,就像访问本地文件一样方便。

高精度轻量级图像分割SOTA模型PP-LiteSeg重磅开源


图像分割技术在医疗病灶分析、自动驾驶车道线分割、绿幕人像抠图等领域发挥着举足轻重的作用。相比目标检测、图像分类等技术,图像分割需要将每个像素点进行分类,在精细的图像识别任务中不可替代。

MATLAB环境下利用单目摄像头和语义分割创建占位栅格

准备写一些关于自动驾驶方面的东西,以前研究过一些,也比较感兴趣。

本文简单讲解如何使用深度学习语义分割估计车辆可行驶区域(free space),并创建占位栅格(occupancy grid),然后使用占位栅格创建车辆代价图(vehicle costmap),代码运行环境为MATLAB R2018a。

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