在數(shù)字娛樂、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等領(lǐng)域，創(chuàng)建真實感強(qiáng)、能夠表達(dá)豐富情感的3D虛擬人物一直是研究的熱點。最近，來自DGIST和CodecAvatarsLab,Meta的研究團(tuán)隊在這一領(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的全身3D人像。本文將對這項技術(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作，而無法表現(xiàn)面部表情和手部動作。這限制了虛擬人物在交互...

謝邀，人在美國，剛下飛機(jī)。最近讀到一篇很有價值的論文《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算機(jī)視覺領(lǐng)域，學(xué)習(xí)有效的視覺表示一直是一個核心問題。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)往往是昂貴和耗時的。對比學(xué)習(xí)作為一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，近年來受到了廣泛關(guān)注。本文提出了一個簡單的對比學(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)量對模型的性能起著至關(guān)重要的作用。然而，在實際應(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。為了解決這個問題，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過對現(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)大也帶來了冗余結(jié)構(gòu)的問題。本文通過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)了一篇很有價值的論文，題目為ScalingLawsForDiffusionTransformers，今天就來給大家詳細(xì)解讀一下這篇論文。一、論文背景與研究動機(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，往往缺乏精確的方法。本論文正是在這樣的背景下展開研究，旨在探索Diffusiontransformers(DiT)的規(guī)?；?..

論文原名：Whenalanguagemodelisoptimizedforreasoning,doesitstillshowembersofautoregressionAnanalysisofOpenAIo1論文圍繞全基因組測序以及Hadoop分布式平臺在基因測序中的應(yīng)用展開。全基因組測序在醫(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，結(jié)合生物測序儀器進(jìn)行基因測序分析工作，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)度和獨特興趣，靈活調(diào)整學(xué)習(xí)難度與課程內(nèi)容。如此一來，每個...

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AI會議同行評審的影響，并提出了一種估計大型語料庫中被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)確測量其使用規(guī)模以及評估生成文本對信息生態(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)練大語言模型（LLMs）時增加計算量會帶來更好的結(jié)果，但在推理時增加計算量的好處卻較少被關(guān)注。本文聚焦于推理時的方法，探討了令牌級生成算法、元生成算法和高效生成這三個主題。二、相關(guān)概念及背景1、用戶目標(biāo)在生成中的作用：用戶使用語言模型生成輸出時，可能希望獲得高質(zhì)量、多樣化的輸出，例如解決數(shù)學(xué)問題的正確答案或符合事實且寫得好的總結(jié)。為了形式化這個目標(biāo)，我們引入了“可接受性”的概...

一、驚爆背景與動機(jī)在計算機(jī)圖形學(xué)的世界里，傳統(tǒng)三維重建技術(shù)雖然基于體積場景表示，但在用于反渲染時，那計算復(fù)雜度簡直讓人頭疼。而近期呢，有研究開始使用輻射緩存來模擬全局光照，本以為找到了救星，可誰能想到現(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：這可是個神秘的魔法，旨在從一組圖像中恢復(fù)場景屬性，比如材料、光照和幾何形狀。想象一下，就像從...