Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

ExaWizards (Minato-ku, Tokyo) thông báo rằng họ đã phát triển ``exaBase Visual QA', một mô hình AI tổng quát có khả năng giải thích tình huống một cách tương tác dựa trên nội dung của hình ảnh. So với các mô hình AI tổng quát, nó có thể đưa ra lời giải thích bằng cách diễn giải các tình huống như nguy hiểm trong hình ảnh với độ chính xác cao và có thể được sử dụng cho mục đích thương mại như dịch vụ tiêu dùng. ExaWizards cung cấp các dịch vụ và sản phẩm bằng cách sử dụng AI và nhằm mục đích cải thiện năng suất và giải quyết các vấn đề xã hội thông qua các dịch vụ này. ``exaBase Visual QA'' do ExaWizards phát triển sử dụng mô hình AI tổng quát để tìm hiểu nơi mọi người chú ý khi nhìn vào một hình ảnh, từ đó xác định những mối nguy hiểm và khó chịu trong hình ảnh mà mọi người có thể nhận ra bằng trực giác. độ chính xác. Bằng cách tương tác giống như một chatbot với hệ thống triển khai exaBase Visual QA, nó sẽ tạo ra các câu giải thích tình huống. Cụ thể, khi nhập câu hỏi “Có nguy hiểm tiềm ẩn không?”, bạn có thể hỏi “Một công nhân mất thăng bằng hoặc giàn giáo bị đổ dẫn đến té ngã. Một công nhân dùng dụng cụ điện để nối các thanh kim loại” “Nếu dụng cụ bị trượt”. , có nguy cơ bị thương nên phải thực hiện các biện pháp phòng ngừa an toàn thích hợp." Theo các thử nghiệm đánh giá của ExaWizards, người ta đã xác nhận rằng độ chính xác diễn giải cao hơn tới 10% so với các mô hình thương mại khác. So với các mô hình có độ chính xác tương tự, kích thước mô hình nhỏ hơn và tốc độ thực hiện và tạo suy luận nhanh hơn. exaBase Visual QA được phát triển dựa trên mô hình AI tổng hợp nguồn mở và ExaWizards đã tiến hành đào tạo bổ sung để có thể sử dụng ngay. Hơn nữa, bằng cách thực hiện "tinh chỉnh" ở phía ExaWizards, vốn học dữ liệu từ các trường riêng lẻ và điều chỉnh cài đặt, cũng có thể cải thiện độ chính xác trong các trường cụ thể. exaBase Visual QA cho phép đặt câu hỏi miễn phí và có thể xử lý hình ảnh từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt, hình ảnh tự nhiên (trừ hình ảnh được tạo ra nhân tạo) có thể được giải thích với độ chính xác cao. Nó cũng có thể được sử dụng như một “mô hình phân loại” để sắp xếp dữ liệu dựa trên ý nghĩa được diễn giải của nó. ExaBase Visual QA mới được phát triển là một mô hình AI tổng hợp nhằm mục đích tích hợp vào nhiều phần mềm và hệ thống. Nó hiện có sẵn để sử dụng PoC (bằng chứng về khái niệm) và mặc dù ban đầu nó sẽ nhắm mục tiêu vào hình ảnh tĩnh nhưng nó cũng có thể được sử dụng cho video.