重点论文：
英伟达公布 ATT3D 技术，降低3D建模生成成本
据 huggingface页面显示，英伟达近日发布其研究成果 ATT3D，可以用更低的成本来生成 3D模型 。
ATT3D 是一项针对3D建模大模型技术的优化，英伟达团队在论文中表示，当前的文本建模模型已经有了非常大的进步，可以获得较高质量的成果，但模型建模的时间成本仍然较高 。为了解决这个问题，英伟达研发团队通过使用统一模型来同时对多个提示词进行训练，以此来分摊训练的成本 。
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研究显示，ATT3D可以大幅减少3D建模的时间成本，加快效率 。
微软推出 LLaVA-Med AI 模型，可对医学病理案例进行分析
微软研究人员展示了LLaVA-Med模型，该模型主要用于生物医学方面的研究，可根据CT、X光图片等推测出患者的病理状况 。
据悉，微软研究人员与一批医院合作，获得了使用生物医学图像文本对应大型数据集来训练多模态 AI 模型 。该数据集包括胸部 X 光、MRI、组织学、病理学和 CT 图像等，覆盖范围相对全面 。
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微软使用 GPT-4，基于 Vision Transformer 和 Vicuna 语言模型，在八个英伟达 A100 GPU 上对 LLaVA-Med 进行训练，其中包含“每个图像的所有预分析信息”，用于生成有关图像的问答，以满足“可自然语言回答有关生物医学图像问题”的助手愿景 。
在学习过程中，模型主要围绕“描述此类图像的内容”以及“阐述生物医学概念”而展开 。据微软称，该模型最终具有“出色的多模式对话能力”、“在用于回答视觉问题的三个标准生物医学数据集上，LLaVA-Med 在部分指标上领先于业界其他先进模型” 。
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