单帧标注视频就能学到片段特征,达到全监督性能!华科拿下时序行为检测新SOTA|AAAI24
单帧标注视频就能学到片段特征,达到全监督性能!华科拿下时序行为检测新SOTA|AAAI24如何从一段视频中找出感兴趣的片段?时序行为检测(Temporal Action Localization,TAL)是一种常用方法。过去TAL中的建模是片段甚至实例级的,而现在只要视频里的一帧就能实现,效果媲美全监督。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段?时序行为检测(Temporal Action Localization,TAL)是一种常用方法。过去TAL中的建模是片段甚至实例级的,而现在只要视频里的一帧就能实现,效果媲美全监督。
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AI算命将可以预测人类的意外死亡?丹麦科学家用全国600万人的公开数据训练了一个基于Transformer的模型,成功预测了意外死亡和性格特点。
琳琅满目的乐高积木,通过一块又一块的叠加,可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等,不同的乐高作品相互组合,又能为爱好者带来新的创意。
解决扩散模型「不识字」的问题,Textdiffuser采用两阶段(布局+图像)生成框架,显著提升了相关性能的指标!
这篇论文介绍了一项新的任务 —— 指向性遥感图像分割(RRSIS),以及一种新的方法 —— 旋转多尺度交互网络(RMSIN)。
本文探讨了大模型套壳的问题,解释了大模型的内核和预训练过程。同时,介绍了“原创派”和“模仿派”两种预训练框架的差异,并讨论了通过“偷”聊天模型数据进行微调的现象。最后,提出了把“壳”做厚才是竞争力的观点。
大模型固有的幻觉问题严重影响了LLM的表现。斯坦福最新研究利用维基百科数据训练大模型,得到的WikiChat成为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人。
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作者重点关注了基于 Transformer 的 LLM 模型体系结构在从预训练到推理的所有阶段中优化长上下文能力的进展。