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【他山之石】大视觉模型：举例，7个用例和2024年的挑战
视频
数据
计算机视觉
开发
模型
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-31
178
0
【他山之石】图像转换新风尚！当CycleGAN遇到Diffusion能擦出什么火花？CycleGAN-Turbo来了！
工作
论文
模型
数据
迁移
在Diffusion模型之前，生成模型主要还是基于GAN，而CycleGAN和Pix2Pix则是基于GAN来进行风格迁移的非常有代表性的工作，那么，现如今Diffusion模型大火，当CycleGAN遇到Diffusion会碰撞出什么火花呢？
马上科普尚尚
2024-07-30
238
0
【源头活水】ICML2024：如何突破Transformer上下文学习中的瓶颈？
模型
设计
数据
性能
component
上下文学习，即从上下文示例中学习，是Transformer一项令人印象深刻的能力。然而，由于学习瓶颈的出现——在训练过程中模型的上下文学习能力几乎没有或没有提升的时期——训练Transformer具备这种上下文学习技能是计算密集型的。为了研究学习瓶颈背后的机制，我们在概念上将模型内部表征中一个完全受模型权重影响的组件分离出来，称之为“权重组件”，其余部分被识别为“上下文组件”。通过在合成任务上的精细和受控实验，我们注意到学习瓶颈的持久性与权重组件功能受损相关。认识到权重组件性能受损是推动学习瓶颈的基本行为，我们开发了三种策略来加速Transformer的学习。这些策略的有效性在自然语言处理任务中得到了进一步确认。总之，我们的研究表明，在AI系统中以环保方式培养强大的上下文学习能力是可行的。
马上科普尚尚
2024-07-30
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【源头活水】本周Big Model论文精选！
视频
数据
model
论文
模型
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-29
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【源头活水】ICML2024: 华中科大发现大模型具有自我认知
数据
性能
LLM
开发者
模型
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-29
147
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【源头活水】大语言模型对时间序列预测真的有用吗？
代理
论文
模型
数据
性能
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-29
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【他山之石】ECCV 2024｜Any2Point：首个多模态3D统一大范式，只需1%的参数量即可超越现有SOTA！
模型
数据
音频
编码
框架
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-29
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【源头活水】ECCV2024｜DepictQA: 图像质量感知多模态语言模型
工作
框架
模型
数据
性能
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-29
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【源头活水】使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）
模型
数据
优化
pytorch
self
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注
马上科普尚尚
2024-07-29
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【他山之石】小米影像团队在CVPR 2024斩获三冠两亚！
算法
深度学习
计算机视觉
模型
数据
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-17
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【源头活水】CityGaussian：VR/AR时代的城市重建新标杆
论文
数据
算法
渲染
vr
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-17
203
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【他山之石】Mamba真比Transformer更优吗？Mamba作者：混合架构才是最优解！
论文
模型
数据
性能
架构
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
马上科普尚尚
2024-07-16
415
0
【综述专栏】大型视觉语言模型攻击综述：资源、进展与未来趋势！
模型
设计
数据
系统
开发
近年来，随着大型模型的显著发展，大型视觉-语言模型（LVLMs）在各种多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。相比于传统的大型语言模型（LLMs），由于更接近多资源的现实世界应用和多模态处理的复杂性，LVLMs 展示了巨大的潜力和挑战。然而，LVLMs 的脆弱性相对较少被探索，在日常使用中可能存在潜在的安全风险。在本文中，我们对现有的各种 LVLM 攻击形式进行了全面的回顾。具体来说，我们首先介绍了针对 LVLMs 攻击的背景，包括攻击的初步知识、攻击的挑战和攻击资源。然后，我们系统地回顾了 LVLM 攻击方法的发展，如操纵模型输出的对抗攻击，利用模型漏洞进行未授权操作的越狱攻击，设计提示类型和模式的提示注入攻击，以及影响模型训练的数据投毒攻击。最后，我们讨论了未来有前景的研究方向。我们相信，我们的调查为 LVLM 脆弱性的现状提供了洞见，激励更多研究人员探索和缓解 LVLM 开发中的潜在安全问题。最新的 LVLM 攻击论文会在 https://github.com/liudaizong/Awesome-LVLM-Attack 持续收集。
马上科普尚尚
2024-07-16
256
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【源头活水】微软亚洲研究院：视觉生成六大技术问题！
数据
编码
工作
函数
模型
因此，往往需要将复杂的信号做拆分，拆分成多个简单的分布拟合问题，再分别求解。信号拆分方式的不同产生了不同的生成模型。
马上科普尚尚
2024-07-16
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0
【源头活水】Mamba成功杀入ECCV 2024！VideoMamba：高效视频理解的状态空间模型
视频
性能
视频理解
架构
模型
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
马上科普尚尚
2024-07-05
179
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【他山之石】CVPR24｜MASA开源：刷新监督学习SOTA，无监督多目标跟踪时代来临！
模型
视频
数据
开源
监督学习
在计算机视觉的征途中，多目标跟踪（MOT）扮演着至关重要的角色，尤其是在自动驾驶等前沿技术领域。然而，现有技术大多受限于特定领域的标注视频数据集，这不仅限制了模型的泛化能力，也增加了应用成本。本文介绍的MASA（Matching Anything by Segmenting Anything）方法，以其创新的无监督学习策略，为多目标跟踪领域带来了革命性的突破。
马上科普尚尚
2024-07-05
281
0
【源头活水】在图像生成领域，自回归可以打败扩散模型吗？
工作
函数
模型
视频
gan
图像生成领域，有这么几种方法，Flow-Based、GAN-Based、VAE+Pixel-CNN系列、扩散模型自回归。更早期的是基于自编码器的图像生成，各种Auto-Encoder模型，以及影响很大的变分自编码器d-VAE。后面又有Flow-Based，不过似乎Flow-Based引起的注意不是那么大。然后是名噪一时的GAN。2020年之后，扩散模型逐渐火热，一直到现在慢慢扩展到视频生成、3D生成、目标检测和语义分割等领域。
马上科普尚尚
2024-07-05
129
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【源头活水】Mamba-YOLO性能超越 YOLO！：SSM+CNN的新型主干网络
ssm
yolo
模型
网络
性能
作者提出了Mamba-YOLO，它基于SSM，为YOLO系列在目标检测方面建立了新的基准。实验结果显示 Mamba-YOLO 在一般目标检测任务中非常有竞争力，在 MSCOCO 上的 mAP 比 baseline YOLOv8 高出 8.1%。
马上科普尚尚
2024-07-05
1.7K
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【他山之石】超越 CNN 与 Transformer ？ MambaDepth 网络在自监督深度估计中表现卓越 ！
网络
架构
模型
设计
数据
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马上科普尚尚
2024-06-21
336
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【源头活水】吴恩达团队新作：多模态多样本上下文学习，无需微调快速适应新任务
基础
模型
数据
效率
性能
本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明：利用大量演示示例可以快速适应新任务和新领域，而无需传统的微调。
马上科普尚尚
2024-06-21
139
0
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