))
Boosting Text Retrieval with CLIP Models, Rethinking Retrieval Augmented Generation, and Deciphering Human Behavior through MotionLLM
Manage episode 421780078 series 3568650
Treść dostarczona przez PocketPod. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez PocketPod lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
AI Papers Podcast for 06/03/2024
Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever Similarity is Not All You Need: Endowing Retrieval Augmented Generation with Multi Layered Thoughts MotionLLM: Understanding Human Behaviors from Human Motions and Videos Xwin-LM: Strong and Scalable Alignment Practice for LLMs MOFA-Video: Controllable Image Animation via Generative Motion Field Adaptions in Frozen Image-to-Video Diffusion Model70 odcinków
Udostępnij
