%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20none;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%235ce6cf;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%230080ff;%20}%20.st3%20{%20clip-path:%20url(%23clippath);%20}%20%3c/style%3e%3cclipPath%20id='clippath'%3e%3crect%20class='st0'%20y='0'%20width='120'%20height='32'/%3e%3c/clipPath%3e%3c/defs%3e%3cg%20class='st3'%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M22.4,32H3.2c-1,0-2-.5-2.6-1.4-.6-.9-.7-2-.4-2.9L9.8,2.1C10.3.8,11.5,0,12.8,0s2.5.8,3,2.1l9.6,25.6c.4,1,.2,2.1-.4,2.9-.6.9-1.6,1.4-2.6,1.4ZM7.8,25.6h10l-5-13.3-5,13.3Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M33.6,32c-1.3,0-2.5-.8-3-2.1L21,4.3c-.6-1.7.2-3.5,1.9-4.1,1.7-.6,3.5.2,4.1,1.9l9.6,25.6c.6,1.7-.2,3.5-1.9,4.1-.4.1-.8.2-1.1.2h0Z'/%3e%3cpath%20d='M71.8,9.1h-6.9v4.6h6.9c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6h-6.9c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h2.3c1.7,0,3.2-.4,4.6-1.2v1.2h4.6v-13.7c0-5-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM71.8,27.4h-2.3c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h6.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M52.3,9.1h-4.6V0h-4.6V32h9.1c5,0,9.1-4.1,9.1-9.1v-4.6c0-5.1-4.1-9.1-9.1-9.1h0ZM56.9,22.9c0,2.5-2,4.6-4.6,4.6h-4.6v-13.7h4.6c2.5,0,4.6,2,4.6,4.6v4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M110.9,13.7h9.1v-4.6h-9.1c-5.1,0-9.1,4.1-9.1,9.1v4.6c0,5.1,4.1,9.1,9.1,9.1h9.1v-4.6h-9.1c-2.5,0-4.6-2-4.6-4.6h13.7v-4.6h-13.7c0-2.5,2-4.6,4.6-4.6h0Z'/%3e%3cpath%20d='M93.6,18.3h-4.6c-1.3,0-2.3-1-2.3-2.3s1-2.3,2.3-2.3h10.3v-4.6h-10.3c-3.8,0-6.9,3.1-6.9,6.9s3.1,6.9,6.9,6.9h4.6c1.3,0,2.3,1,2.3,2.3s-1,2.3-2.3,2.3h-10.3v4.6h10.3c3.8,0,6.9-3.1,6.9-6.9s-3.1-6.9-6.9-6.9Z'/%3e%3c/g%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
简介
这篇论文介绍了AIM，这是一组使用自回归目标进行预训练的视觉模型。这些模型受其文本对应物，即大型语言模型（LLMs）的启发，并表现出类似的扩展特性。具体来说，我们强调了两个关键发现：（1）视觉特征的性能随着模型容量和数据量的增加而提高，（2）目标函数的价值与模型在下游任务上的性能相关。我们通过在20亿张图像上对70亿参数的AIM进行预训练，实现了在ImageNet-1k上使用冻结主干达到84.0%的准确率。有趣的是，即使在这个规模上，我们观察到性能没有饱和的迹象，这表明AIM可能代表了训练大规模视觉模型的新前沿。AIM的预训练类似于LLMs的预训练，并不需要任何图像特定的策略来稳定大规模训练。
截图
产品特色
自回归图像模型预训练
大规模视觉模型训练
性能优化和扩展
流量来源
| 直接访问 | 68.03% | 外链引荐 | 8.06% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 22.79% | 社交媒体 | 0.72% | 展示广告 | 0.37% |
最新流量情况
月访问量
3640.71k
平均访问时长
80.67
每次访问页数
1.97
跳出率
66.03%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
14.90%
中国
14.23%
印度
7.95%
俄罗斯
4.48%
巴西
3.14%
地理流量分布全球图
同类开源产品
Dmind
DMind-1 和 DMind-1-mini 是针对 Web3 任务的领域专用大型语言模型，提供比其他通用模型更高的领域准确性、指令跟随能力及专业理解。
AI模型#人工智能
Fastvlm
FastVLM 是一种高效的视觉编码模型，专为视觉语言模型设计。
AI模型#图像处理
Zerosearch
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。
AI模型#搜索能力
Notellm
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型，旨在提升推荐系统的性能。
AI模型#多模态处理
Deepseek Prover V2 671B
DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型，旨在提供强大的推理能力。
AI模型#开源
Xiaomi MiMo
优质新品
Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型，专为推理任务设计，具备卓越的数学推理和代码生成能力。
AI模型
Dump.ai
Dump.ai是一个专家将专业知识转化为AI代理并赚取收入的市场。
AI模型#专家
UNI AI
UNI AI是一个旨在提供10倍增长和创造力的人工智能引擎。
AI模型#增长
Emafusio
EmaFusion™是一个创新的 AI 模型，整合了 100 多个基础模型和专用模型，以提供最高的准确性和最低的成本与延迟。
AI模型#模型融合
替代品
Fastvlm
FastVLM 是一种高效的视觉编码模型，专为视觉语言模型设计。
AI模型#图像处理
Zerosearch
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。
AI模型#搜索能力
Notellm
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型，旨在提升推荐系统的性能。
AI模型#多模态处理
Deepseek Prover V2 671B
DeepSeek-Prover-V2-671B 是一个先进的人工智能模型，旨在提供强大的推理能力。
AI模型#开源
Xiaomi MiMo
优质新品
Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型，专为推理任务设计，具备卓越的数学推理和代码生成能力。
AI模型
Liquid
Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。
AI模型#生成模型
Skywork OR1
优质新品
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。
AI模型#机器学习
Kimi VL
中文精选
Kimi-VL 是一个先进的混合专家视觉语言模型，专为多模态推理、长上下文理解及强大代理能力而设计。
AI模型#推理
Dream 7B
Dream 7B 是由香港大学 NLP 组和华为诺亚方舟实验室联合推出的最新扩散大语言模型。
AI模型#大语言模型
精选AI产品推荐
Nocode
中文精选
NoCode 是一款无需编程经验的平台，允许用户通过自然语言描述创意并快速生成应用，旨在降低开发门槛，让更多人能实现他们的创意。
开发平台#应用开发
912
Listenhub
优质新品
ListenHub 是一款轻量级的 AI 播客生成工具，支持中文和英语，基于前沿 AI 技术，能够快速生成用户感兴趣的播客内容。
音频生成#AI
348
Lovart
国外精选
Lovart 是一款革命性的 AI 设计代理，能够将创意提示转化为艺术作品，支持从故事板到品牌视觉的多种设计需求。
AI设计工具#创意工具
1,128
Fastvlm
FastVLM 是一种高效的视觉编码模型，专为视觉语言模型设计。
AI模型#图像处理开源
564
Smart PDFs
国外精选
Smart PDFs 是一个在线工具，利用 AI 技术快速分析 PDF 文档，并生成简明扼要的总结。
文章摘要#AI
984
Keysync
KeySync 是一个针对高分辨率视频的无泄漏唇同步框架。
视频编辑#视频处理开源
480
Anyvoice
AnyVoice是一款领先的AI声音生成器，采用先进的深度学习模型，将文本转换为与人类无法区分的自然语音。
音频生成#文本转语音
26.38k
Liblibai
中文精选
LiblibAI是一个中国领先的AI创作平台,提供强大的AI创作能力,帮助创作者实现创意。
AI模型#图像生成
344.42k