我们组的同学第一时间看了这篇论文,大家都觉得这篇论文有不小的创新,但其方法能否完全代替扩散模型还有待验证。通常来说,这篇论文的关注度会逐渐降下去,但近期发生的两件大事将 VAR 论文的热度推向了空前的高度:论文一作的严重违纪行为招致字节跳动对其索赔 800 万元、论文被评选为 Neurips 2024 会议的最佳论文。...
《Coevolving with the Other You: Fine-Tuning LLM with Sequential Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning》 这篇论文试图解决的问题是如何有效地对大型语言模型(LLMs)进行强化学习(RL)微调,以提高它们在特定任务上的性能。具体来说,论文指出了现有的RL微调方法主要依赖于PPO(Proximal Policy Optimization)及其...
端到端的无监督异常检测方法:作者提出了ImAD,这是第一个在存在缺失值的情况下端到端的无监督异常检测方法。ImAD将数据填补与异常检测集成到一个统一的优化目标中,通过自动生成伪异常样本来缓解填补偏差,从而提高了检测准确性。 伪异常样本生成:ImAD通过学习生成...
论文Seq2Seq和GAN 获得NIPS 2024时间检验奖 - 龙哥紫貂智能于20241129发布在抖音,已经收获了30.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
目前,已经有一些研究工作将时序信息加入到Radar-Camera融合的框架中,这类融合框架通过将Radar和Camera的特征统一到BEV平面实现多模态特征的融合。然而,这些方法在有效捕捉物体运动方面存在局限性,因为没有明确考虑移动物体的动态特性,直接将来自不同时间间隔的数据特征进行合并,导致动态物体的性能准确性受到影响。(下图a所示...
端到端无光流领域自适应策略:作者提出了第一个端到端的、无光流的视频领域自适应策略,专门针对恶劣天气条件下的真实世界视频。 融合块的设计与应用:作者设计了一个融合块,通过可变形卷积层匹配相邻帧的相关像素,并将这些信息融合到当前...
在人工智能领域,顶级学术会议NIPS 2024(神经信息处理系统大会)即将于12月10日至12月15日在加拿大温哥华召开,近日公布的最佳论文名单引发了广泛关注。北京大学与字节跳动团队的合作论文——关于视觉自回归模型的研究,荣获这一殊荣,而该论文的第一作者田某某,正是之前因涉嫌代码篡改而被字节跳动起诉索赔800万元的前实习生...
在人工智能领域,令人瞩目的事件近日发生:北京大学与字节跳动合作的一项研究——关于视觉自回归模型的论文,荣获2024年神经信息处理系统会议(NIPS)最佳论文奖。更引人注目的是,这篇论文的第一作者正是此前因篡改代码被字节跳动起诉的前实习生田某某。 理论基础:自回归模型的自我革新 ...
时序| PaiFilter(平面整形滤波器)-来自NIPS2024!采用通用频率内核进行信号过滤和时间建模,可以近似替代时间序列文献中广泛采用的线性映射和注意力 4267 2 03:56 App SCSA-CBAM2024年豪华升级版注意力!有效涨点!探索空间注意力和通道注意力之间的协同作用,CV2维图像通用! 3107 0 02:07 App DynamicFilter(动态滤波...
在医学多模态框架中,跨模态特征的对齐是一个显著的挑战。然而,现有工作从数据中隐式学习了对齐特征,而没有考虑医学背景中的显式关系。这种对数据的依赖可能导致学习到的对齐关系泛化能力较低。在这项工作中,作者提出了眼动引导的多模态对齐(EGMA)框架,利用眼动数据来