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...成果：基于预训练的视觉特征训练的世界模型可以实现零样本规划！也就是说该模型无需依赖任何专家演示、奖励建模或预先学习的逆向模型。论文标题：DINO-WM: World Models on Pre-trained Visual Features enable Zero-shot Planning
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2024-11-19 09:48:00样本,模型,特征,视觉,训练,规划
...性上存在两点不足：1. 绝大多数3D多模态指令数据对是正样本对，缺乏负样本对或者对抗性样本对。模型在这种数据上训练缺乏一定的辨识能力，因为无论被问到什么问题，模型只会输出正面的回答。因此碰到问题与场景无关时...……更多
2024-10-16 13:35:00模型,场景,训练,语言,数据,物体
...、指令遵循和健壮性，团队还整理出了一套包含 110 万个样本的引用与引用指令调整数据集 GRIT。GRIT 中包含多个层次的空间知识，涵盖对象、关系、区域描述和复杂推理等要素。GRIT 包含三种数据类型：被转换为指认遵循格式的...……更多
2023-12-26 14:06:00模型,生态,模态,零碎,苹果,模型
...，由于数据集的限制和模型的复杂性，深度学习模型在小样本数据集上的表现仍然有待提高。为了解决这个问题，微美全息(NASDAQ:WIMI)将迁移学习引入到图像分类任务中，构建了图像分类融合模型，通过利用在大规模数据集上训...……更多
2023-10-23 16:02:00图像,分类,全息,深度,模型,准确性
...的实体单词替换为其上分位词，与图片一起组成视觉问答样本。第四步，伪标注生成。为了训练网页过滤器和内容过滤器，需要对网页/片段进行打分。
对于一个视觉问答样本和一个网页/片段，研究者基于两个原则进行打分：...……更多
2024-11-11 13:34:00模态,接入,框架,模型,效果,互联网
...快速适配。然而，即便是目前领域前沿的时序模型，在少样本场景下依然会产生明显的性能劣化。时序预测模型PatchTST在不同数据稀缺条件下的效果（2）通用性：小型深度模型训练后仅适合单一任务和场景，具有固定输入输出长...……更多
2024-07-22 09:44:00时间序列,时序,清华,序列,生成,模型
...域和时间城市交通模式的固有多样性和变化。
卓越的零样本预测能力：与仅在目标区域训练的全样本模型相比，OpenCity展示了更优越的性能。这种显著的零样本能力突出了模型学习泛化表征的能力，使其能够无需广泛重新训练或...……更多
2024-09-02 13:34:00路况,样本,模型,交通,交通,模型
...的多步误差最小化（MEM）方法，用于生成多模态不可学习样本，以保护个人数据不被多模态对比学习模型滥用。通过优化图像噪声和文本触发器，MEM方法有效地误导模型，降低其对隐私数据的学习能力，并在不同模型间展现出强...……更多
2024-08-02 09:55:00误差,中科院,隐私,方法,数据,学习
...有效的时空特征。C2. 大型语言模型和现有时空模型在零样本场景下的泛化能力不足：如图2所示，大型语言模型LLaMA能够根据输入文本推断流量模式。然而，它在处理具有复杂时空依赖性的数字时间序列数据时，有时会出现预测...……更多
2024-08-01 09:40:00时空,华南,样本,理工,模型,时空
...准确率提高62%。同时，作者还与2位临床专家合作对100个样本的标签进行了全面的评估，进一步 帮助微调LLM。基于该数据集，作者提出了一种新的基于图（Graph）的可解释的医学VQA方法利用图注意力来学习回答临床问题时的逻辑...……更多
2024-08-10 09:47:00德州,问答,视觉,医学,联合,数据
...征在语义聚类方面优于GIST和LLC等传统特征。即使在训练样本稀缺的情况下，如单样本学习，DeCAF仍然表现出色。论文还详细分析了网络各层的计算时间分布，发现全连接层占用了大部分计算时间。此外，论文还探讨了dropout等正...……更多
2024-07-25 09:33:00扬清,前身,框架,检验,时间,论文
...这些策略在所有生成任务上都能很好地泛化，并提高了零样本泛化性能。其中与 GPT-4 生成任务的联合训练可以将泛化性能提升 50%，并在模拟中将大约 40% 的零样本任务迁移到新任务中。最后，研究者还考虑了模拟到真实的迁...……更多
2023-10-17 16:58:00机器人,生成,机器,任务,语言,世界
...型，已经成为了一种可扩展的途径，并在有挑战性的的零样本文生图/文生视频任务上取得了非常成功的结果。最近的研究表明，生成扩散模型中的去噪过程可以在模型内部的隐藏状态中引入有意义的表示，但这些表示的质量目...……更多
2024-10-23 09:55:00新作,速度,训练,学习,模型,训练
... where2act，位置和方向的损失公式如下：其中，N 表示训练样本的数量，Tr (A) 表示矩阵 A 的迹。RoboMamba 只预测图像中接触像素的二维位置（x, y），然后使用深度信息将其转换为三维空间。为了评估这一微调策略，我们使用 SAPIEN ...……更多
2024-06-21 09:52:00机器,模态,人多,机器人,推理,北大
...的GPT-4V在奋力追平GPT-4V的同时，LLaVa-1.6也展现出强大的零样本中文能力。LLaVa-1.6不需要额外训练便具备杰出的中文理解和运用能力，其在中文多模态场景下表现优异，使得用户不必学习复杂的“prompt”便可以轻松上手，这对于执...……更多
2024-02-10 21:04:00性能,模型,模态,训练,数据,卷上
...，分别是模型训练分类器法(也被称为监督分类器法)、零样本分类器法、文本水印法。“三种检测方法本质上都是利用AI检测AI，且各有优劣。”鲍光胜说。模型训练分类器法，首先要收集大量人类创作内容与AIGC，然后以此为基...……更多
2024-08-16 10:04:00检测,还是,检测,模型,文本,技术
...中：模态对齐和模态融合。在模态对齐过程中，单个数据样本的不同模态特征往往会在连续学习过程中出现分散，这种现象被称为 MMCL 中的空间紊乱。这种发散可能会导致更严重的性能下降。在模态融合方面，在非 CL 环境中使...……更多
2024-11-14 09:46:00模态,清华,中文,联合,学习,模态
...、亿级图片、万级视频大规模预训练，实现用更小的标注样本数量，融合更多的模态信息，获得更为准确的AI模型，可灵活适配多场景应用需求。依托核心技术与产品服务能力，未来，联汇科技将继续携手合作伙伴，推动人工智...……更多
2024-07-18 14:19:00联汇,标杆,人工智能,人工,冠军,智能
...数， 基于 Margin 的损失函数能够鼓励模型执行更加高效的样本到类别的比较，因此能够促进人脸识别模型取得更好的识别精度。其中，ArcFace 成为业界训练人脸识别模型首选的损失函数。2. 持续同调下面介绍一下持续同调与我们...……更多
2024-10-18 09:46:00人脸,拓扑,新作,模型,团队,人脸
...非平衡热力学启发的生成模型，通过逆转加噪过程来生成样本。假设有一个由连续时间变量τ索引的扩散过程，其中τ的取值范围是0到T，然后有一系列的分布，以及边界条件：在τ=0时，分布是数据的真实分布，而在τ=T时，分布...……更多
2024-11-19 09:49:00模型,训练,小时,学习,世界,模型
...个方面的表现：单次分类任务，考验了模型在只有极少量样本的情况下对新类别的识别能力；分布偏移，即模型在面对与训练数据分布不同的数据时的表现；以及分布外鲁棒性，即模型在面对完全未知类型的数据时的稳定性和鲁...……更多
2024-09-23 10:00:00神经网络,框架,层次,神经,视觉,人类
...个高斯平滑窗口来完成，而归一化的主要任务是去除签名样本对手写板和签名笔的依赖性。然后可以从中导出一些静态特征或者动态特征。静态特征主要包括笔划个数、长短笔划个数比、笔段长度等，动态特征则包括与时间相关...……更多
2024-03-24 17:33:00笔迹,鉴定,鉴定,序列,特征,方法
...logy Methods and Protocols 上。据论文描述，该模型依赖于组织样本（而不是血液中的 DNA 片段），目前还处于实验阶段，需要对更多样化的活检样本进行额外的训练和测试，方可进一步用于临床。研究人员认为，这项研究的一个重要...……更多
2024-06-27 08:48:00癌症,准确率,人类,治疗,癌症,模型
...势。下图展示了研究者从数据集中检索到的前三个最邻近样本。CLAY 生成的高质量几何体与提示词匹配，但与数据集中的样本有所不同，展现出了足够的丰富度，具备大模型涌现能力的特点。
为了使生成的数字资产能够直接用...……更多
2024-08-10 09:46:00中国,生成,团队,世界,生成,模型
...」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」Yann LeCun 也对他们的...……更多
2024-10-15 09:57:00模型,训练,方法,模型,训练,视觉
...y Aware Noise Evaluator（C），该模块生成并选择被扰动的正负样本，通过难负样本增强的对比损失和匹配损失来微调 UMT。这个评估器对描述进行评分，以识别不准确描述。图 2 展示了该研究的 VERIFIED 标注流程图。为了让大模型像人...……更多
2024-10-29 09:55:00大规,粒度,范式,清华,片段,大规模
...他域外奖励函数（即不同于优化目标的奖励标准）对生成样本进行评分，会发现随着目标奖励逐渐上升，域外奖励评分的增长速度明显放缓，甚至出现域外评分逐渐下降的情况。这表明，模型在一个特定奖励函数上取得高分时，...……更多
2024-10-26 09:48:00算法,奖励,理念,问题,技术,模型
...iffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是来自OpenAI的生成模型，在零样本学习上做出大突破。与DALL・E一样，两点依旧是CLIP模型，除了训练数据庞大，CLIP基于Transformer对图像块建模，并采用对比学习训练，最终帮助DALL・E2取得了不错的生成...……更多
2023-01-30 16:34:00生成,模型,新论,代表作,盘点,进展
...模型自己说出的概率很小，简单来说对于偏好数据中的负样本模型并不会犯一样的错误，对于偏好数据中的正样本模型也不会讲出那么好的response。
这种偏好数据用于偏好学习可能会引入模型自身分布的偏差导致其他错误，同...……更多
2024-06-21 09:21:00模态,美国,瓶颈,顶尖,模型,团队
...景理解、图像分析、机器人感知和图像分割等。语义分割模型是计算机视觉领域中的一种模型，旨在将图像中的每个像素分配给特定的语义类别。与传统的图像分类模型只能给整个图像分配一个类别不同，语义分割模型能够为图...……更多
2023-11-15 01:02:00语义,全息,高质量,模型,任务,学习
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