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首篇!Point-In-Context:探索用于3D點云理解的上下文學習
隨著基于廣泛數據訓練的大模型興起,上下文學習(In-Context Learning)已成為一種新的學習范式,在自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV...
AIGC時代的ImageNet!百萬生成圖片助力AI生成圖片檢測器研發
過去業界也有推出一些數據集。他們主要有三個特點。第一個是數據規模小,第二個是都是基于GAN的,第三個是局限于人臉數據。隨著時間推移,數據規模慢慢地在增加...
CVPR 2023中的領域適應: 通過自蒸餾正則化實現內存高效的CoTTA
EcoTTA 包括解決這些問題的兩個組成部分。第一個組件是輕量級元網絡,它可以使凍結的原始網絡適應目標域。這種架構通過減少反向傳播所需的中間激活量來最大...
預訓練的2D圖像或語言Transformer:作為基礎Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進的2D Transformer模...
2023-07-03 標簽:模型數據集Transformer 891 0
下載Dark Face數據集,使用track2.2_test_sample文件中圖片進行人臉檢測測試。
ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%,在中文榜單位列榜首
在主要評估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜單中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分數位居 Rank 0 ,ChatGLM2-...
復旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顧時序建模與開集識別的視頻理解模型
本文提出了一種新的CLIP向視頻領域的遷移方法,找到模型泛化和專用化之間的平衡,讓模型既能識別微調時已經見過的動作和事件,又能夠借助CLIP的零樣本識別...
綜上所述,數據清洗、缺失值填充和異常值處理對數據分析非常重要,并且 MATLAB 提供了許多工具來實現這些步驟。可以根據具體情況選擇合適的函數和方法來處理數據。
基準數據集(CORR2CAUSE)如何測試大語言模型(LLM)的純因果推理能力
? 因果推理是人類智力的標志之一。因果關系NLP領域近年來引起了人們的極大興趣,但其主要依賴于從常識知識中發現因果關系。本研究提出了一個基準數據集(CO...
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