在數(shù)字娛樂(lè)、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，創(chuàng)建真實(shí)感強(qiáng)、能夠表達(dá)豐富情感的3D虛擬人物一直是研究的熱點(diǎn)。最近，來(lái)自DGIST和CodecAvatarsLab,Meta的研究團(tuán)隊(duì)在這一領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，他們提出了一種名為ExAvatar的技術(shù)，能夠從單目的視頻中學(xué)習(xí)并創(chuàng)建出具有豐富表情和手勢(shì)的全身3D人像。本文將對(duì)這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)解讀。一、研究背景傳統(tǒng)的3D人像往往只能模擬身體動(dòng)作，而無(wú)法表現(xiàn)面部表情和手部動(dòng)作。這限制了虛擬人物在交互...

謝邀，人在美國(guó)，剛下飛機(jī)。最近讀到一篇很有價(jià)值的論文《ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations》，下面就為大家詳細(xì)解讀一下這篇論文。一、論文背景與概述在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)有效的視覺(jué)表示一直是一個(gè)核心問(wèn)題。傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)往往是昂貴和耗時(shí)的。對(duì)比學(xué)習(xí)作為一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。本文提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比學(xué)習(xí)框架，旨在從大...

一、引言在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能起著至關(guān)重要的作用。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，獲取大量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)往往是困難且昂貴的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的變換操作，生成更多的訓(xùn)練樣本，從而提高模型的泛化能力和魯棒性。本文將對(duì)論文《深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略綜述》進(jìn)行解讀，深入探討數(shù)據(jù)增強(qiáng)的各種方法及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。二、論文概述1、研究背景...

摘要：隨著基于Transformer的大型語(yǔ)言模型（LLMs）在各種任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大性能，其規(guī)模的擴(kuò)大也帶來(lái)了冗余結(jié)構(gòu)的問(wèn)題。本文通過(guò)基于相似性的度量方法，研究了Transformer中不同模塊（包括塊、多層感知機(jī)（MLP）和注意力（Attention）層）的冗余情況。發(fā)現(xiàn)大量注意力層存在過(guò)高的相似性，可在不降低性能的情況下進(jìn)行修剪，從而降低內(nèi)存和計(jì)算成本。還提出了一種聯(lián)合丟棄注意力和MLP層的方法，提高了性能和丟棄比例。一、研究背景...

最近在學(xué)術(shù)圈發(fā)現(xiàn)了一篇很有價(jià)值的論文，題目為ScalingLawsForDiffusionTransformers，今天就來(lái)給大家詳細(xì)解讀一下這篇論文。一、論文背景與研究動(dòng)機(jī)在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，尤其是圖像和視頻生成方面，盡管Diffusiontransformers（DiT）已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但仍面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，在確定最佳模型大小和數(shù)據(jù)需求時(shí)，往往缺乏精確的方法。本論文正是在這樣的背景下展開(kāi)研究，旨在探索Diffusiontransformers(DiT)的規(guī)?；?..

論文原名：Whenalanguagemodelisoptimizedforreasoning,doesitstillshowembersofautoregressionAnanalysisofOpenAIo1論文圍繞全基因組測(cè)序以及Hadoop分布式平臺(tái)在基因測(cè)序中的應(yīng)用展開(kāi)。全基因組測(cè)序在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域日益重要，但目前僅有3%的堿基信息能從臨床醫(yī)學(xué)上給予解釋，大量測(cè)序工作有待發(fā)掘。在此背景下，作者進(jìn)行相關(guān)研究，目的是建立高效快速的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，結(jié)合生物測(cè)序儀器進(jìn)行基因測(cè)序分析工作，以解密人類基...

在科技迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人工智能（AI）技術(shù)如同洶涌的浪潮，迅速擴(kuò)展到我們生活的各個(gè)角落，教育領(lǐng)域更是其中的受益者。AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為教育帶來(lái)了翻天覆地的變革，極大地提升了教育的效率與質(zhì)量。一、個(gè)性化學(xué)習(xí)領(lǐng)域（一）智能輔導(dǎo)系統(tǒng)AI技術(shù)可通過(guò)深度分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)與行為模式，為學(xué)生量身定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容與建議。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠依據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和獨(dú)特興趣，靈活調(diào)整學(xué)習(xí)難度與課程內(nèi)容。如此一來(lái)，每個(gè)...

最近，一篇題為“MonitoringAIModifiedContentatScale:ACaseStudyontheImpactofChatGPTonAIConferencePeerReviews”的論文引起了廣泛關(guān)注。該論文探討了ChatGPT對(duì)AI會(huì)議同行評(píng)審的影響，并提出了一種估計(jì)大型語(yǔ)料庫(kù)中被AI大幅修改或生成的文本比例的方法。一、研究背景隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）的廣泛應(yīng)用，如在教育、科學(xué)和全球媒體等領(lǐng)域，準(zhǔn)確測(cè)量其使用規(guī)模以及評(píng)估生成文本對(duì)信息生態(tài)系統(tǒng)的影響變得愈發(fā)重要。然而，目前很...

一、引言現(xiàn)代研究發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練大語(yǔ)言模型（LLMs）時(shí)增加計(jì)算量會(huì)帶來(lái)更好的結(jié)果，但在推理時(shí)增加計(jì)算量的好處卻較少被關(guān)注。本文聚焦于推理時(shí)的方法，探討了令牌級(jí)生成算法、元生成算法和高效生成這三個(gè)主題。二、相關(guān)概念及背景1、用戶目標(biāo)在生成中的作用：用戶使用語(yǔ)言模型生成輸出時(shí)，可能希望獲得高質(zhì)量、多樣化的輸出，例如解決數(shù)學(xué)問(wèn)題的正確答案或符合事實(shí)且寫(xiě)得好的總結(jié)。為了形式化這個(gè)目標(biāo)，我們引入了“可接受性”的概...

一、驚爆背景與動(dòng)機(jī)在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的世界里，傳統(tǒng)三維重建技術(shù)雖然基于體積場(chǎng)景表示，但在用于反渲染時(shí)，那計(jì)算復(fù)雜度簡(jiǎn)直讓人頭疼。而近期呢，有研究開(kāi)始使用輻射緩存來(lái)模擬全局光照，本以為找到了救星，可誰(shuí)能想到現(xiàn)有方法存在偏差，這就像一顆老鼠屎壞了一鍋粥，嚴(yán)重影響了渲染質(zhì)量和優(yōu)化梯度。二、相關(guān)工作大揭秘1、逆渲染：這可是個(gè)神秘的魔法，旨在從一組圖像中恢復(fù)場(chǎng)景屬性，比如材料、光照和幾何形狀。想象一下，就像從...