新闻动态
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202311-27
- Adobe的新技术：用A100生成3D图
- 2D扩散模型的引入极大地简化了图像内容的创作流程，对2D设计行业带来了革新。近年来，这一扩散模型已经扩展到了3D创作领域，降低了应用程序（如VR、AR、机器人技...
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202311-26
- LLM的三大缺陷，你知道几个？
- 科学：远非是一种永远仁慈有益的实体，未来的感知通用AI很可能是一个操纵性反社会个体，它会吞噬你所有个人数据，然后在最需要它的时候就崩溃。译自3WaysLLMsC...
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202311-24
- 新标题：Meta改进Transforme
- 大型语言模型（LLM）的强大已经是不容置疑的事实，然而它们有时仍然会犯一些简单的错误，显示出推理能力较弱的一面举个例子，LLM可能会因为不相关的上下文或者输入提...
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202310-11
- 在图像、视频生成上，语言模型首次击败扩散
- 大型语言模型（LLM或LM）最初用于生成语言，但随着时间的推移，它们已经能够生成多种模态的内容，并在音频、语音、代码生成、医疗应用、机器人学等领域开始占据主导地...
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202310-11
- 新标题：ADAPT：端到端自动驾驶可解释
- 本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人思考端到端是今年非常火的一个方向，今年的CVPRbestpaper也颁给了UniAD，但端到端同样也...
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202310-11
- 统一图像和文字生成的MiniGPT-5来
- 大型模型正在实现语言和视觉之间的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中，多模态特征集成不仅是一个不断发展的趋势，而且已经带来了从多模态对...
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202310-10
- 跨模态Transformer：面向快速鲁
- 目前，在自动驾驶的车辆中已经配备了多种信息采集传感器，如激光雷达、毫米波雷达以及相机传感器。从目前来看，多种传感器在自动驾驶的感知任务中显示出了巨大的发展前景。...
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202310-10
- 【论文解读】基于图的自监督学习联合嵌入预
- 一、简要介绍本文演示了一种学习高度语义的图像表示的方法，而不依赖于手工制作的数据增强。论文介绍了基于图像的联合嵌入预测架构（I-JEPA），这是一种用于从图像中...
