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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
...开放世界知识，让它能真正构建一个的跨模态空间。在零样本检索任务上，CLIP 也达成了前所未有的性能提升。论文标题：LLM2CLIP: POWERFUL LANGUAGE MODEL UNLOCKS RICHER VISUAL REPRESENTATION
论文链接……更多
2024-11-28 09:59:00模态,教会,文本,升级,数据,模态
...，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
...还将优化策略应用于 Transformer 位置嵌入，从而提高了零样本运动迁移能力。他们将 DiTFlow 与最近发布的方法进行了对比评估，结果显示 DiTFlow 在多项指标和人工评估方面均优于所有方法。论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.07776项目...……更多
2024-12-13 09:19:00推理,模型,思维,空间,模型,生成
...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
...12 个数据集上进行的实验表明，这一方法比学生模型的零样本性能平均提高了 13.53%，比 SOTA 知识提炼基线提高了 6.84%。此外，这一方法还展示了样本效率——仅使用训练数据中 10% 的正确前向推理，它就超越了使用 10 倍前向推...……更多
2024-12-10 09:53:00模型,语言基础,清华,定律,密度,团队
...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
...义能力，也具备语音模型的表达能力；模型还能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务（例如自动语音识别、文本转语音、语音分类）。不过需要注意的是，和其他预训练模型一样，Sprit LM也可能会生成一些不安全的内容，所...……更多
2024-11-23 09:43:00音频,模态,重磅,文本,任务,情感
...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
...泛化故障诊断难题的技术路线，初步展现了对跨工况、小样本、跨对象等泛化诊断任务的综合解决能力。
北航 PHM 实验室为业界学者应对故障诊断领域泛化痛点问题提供了新思路，也是深入开展大模型与健康管理交叉研究并建立...……更多
2024-11-29 09:27:00北航,健康管理,难题,实验室,模型,实验
...同，例如，Transformer 模型主要基于自注意力机制，能够对样本中跨时序和分层信息进行提取和关联，擅长进行自回归处理。而 Diffusion Model 则缓慢地将随机噪声添加到数据中，然后学习逆向扩散过程以从噪声中构造所需的数据样...……更多
2024-12-05 09:49:00大规,阿里,落地,大规模,妈妈,商业
...，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
...（3）MLLM 可以通过设计系统指令前置于用户提示来充当零样本学习器，帮助文本特征更加关注关键词。此外，如图 8 所示，MLLM 基于因果注意力，而 T5-XXL 利用双向注意力，为扩散模型产生更好的文本指导。因此，我们遵循的方...……更多
2024-12-04 09:48:00文生,腾讯,模型,参数,社区,视频
...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
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