Conversational image segmentation with Gemini 2.5- Google Developers Blog
The way AI visually understands images has evolved tremendously. Initially, AI could tell us "where" an object was using bounding boxes. Then, segmentation models arrived, precisely outlining an object's shape. More recently, open-vocabulary models emerged, allowing us to segment objects using less common labels like "blue ski boot" or "xylophone" without needing a predefined list of categories. P
Welcome Gemma 3: Google's all new multimodal, multilingual, long context open LLM
While these are multimodal models, one can use it as a text only model (as an LLM) without loading the vision encoder in memory. We will talk about this in more detail later in the inference section. Technical Enhancements in Gemma 3 The three core enhancements in Gemma 3 over Gemma 2 are: Longer context length Multimodality Multilinguality In this section, we will cover the technical details that
Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命
Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命 はじめに 2025年4月5日、Meta AIは待望の新しいAIモデルファミリー「Llama 4」を正式に発表しました。このLlama 4は、Metaにとって初めてのネイティブマルチモーダルモデルであり、また初めてMixture of Experts（MoE）アーキテクチャを採用したモデルでもあります。 現代のAI開発において、オープンソースモデルの重要性はますます高まっています。特に、日常生活でAIを活用する人々が増える中、先進的なモデルとシステムが広く公開されることで、誰もがパーソナライズされたAI体験の未来を構築できるようになります。 この記事では、Llama 4の革新的な特徴、その技術的背景、競合他社のモデルとの比較、そして将来の展望について詳しく解説します。AI技術者として、この新たなモデルがもたらす可能性と影響を
Meta の Llama 4 モデルが Amazon Bedrock サーバーレスで使用可能に | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Meta の Llama 4 モデルが Amazon Bedrock サーバーレスで使用可能に Meta の最新 AI モデルである Llama 4 Scout 17B と Llama 4 Maverick 17B が、Amazon Bedrock でフルマネージドサーバーレスオプションとしてご利用いただけるようになりました。これらの新しい基盤モデル (FM) は、Early Fusion テクノロジーを利用するネイティブなマルチモーダル機能を提供します。これは、アプリケーションでの正確な画像グラウンディングと拡張コンテキスト処理のために使用できます。 Llama 4 は、革新的な Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用しています。これは、コストと速度の両方を最適化ながら、推論タスクと画像理解タスク全体で強化さ
Llama 4 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation 1. Llama 4本日、「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」がリリースしました。これらは、前例のないコンテキスト長のサポートを備えた初のオープンウェイトネイティブマルチモーダルモデルであり、MoEアーキテクチャを使用して構築されています。 また、新しいモデルの教師として機能する最も強力な「Llama 4 Behemoth」のプレビューも行います。 ・Llama 4 Maverick ・17Bのアクティブパラメータ ・128のエキスパート ・合計400Bのパラメータ ・100万トークンのコンテキスト長 ・Llama 4 Scout ・17Bのアク
【Llama 4 Scout】巨大モデル並みの知識容量を実現する小型モデル！？MetaのLLMを徹底解説 | WEEL
Today is the start of a new era of natively multimodal AI innovation. Today, we’re introducing the first Llama 4 models: Llama 4 Scout and Llama 4 Maverick — our most advanced models yet and the best in their class for multimodality. Llama 4 Scout • 17B-active-parameter model… pic.twitter.com/Z8P3h0MA1P — AI at Meta (@AIatMeta) April 5, 2025 Llama 4 Scoutとは？概要・特徴を解説 Llama 4 Scoutは、Meta社が公開したLlama
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llama-cookbook/end-to-end-use-cases/Multi-Modal-RAG/README.md at main · meta-llama/llama-cookbook
llama-cookbook/getting-started/build_with_llama_4.ipynb at main · meta-llama/llama-cookbook
Multimodal APIs
GitHub - InternLM/xtuner: An efficient, flexible and full-featured toolkit for fine-tuning LLM (InternLM2, Llama3, Phi3, Qwen, Mistral, ...)
Multimodal AI: A Guide to Open-Source Vision Language Models
Llama 4 | Model Cards and Prompt formats
Building with Llama 4
ハッカー魂 Llama4がMacBookで動く!ローカルLLMの時代が来た
Train LLMs Faster, Better, and Smaller with DatologyAI’s Data Curation
CLIP Gets a Data Upgrade: Outperforming SoTA with Improved Data Curation Only
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About Me - Ari Morcos
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3394486.3403280
Notes on Google’s Gemma 3