一个名为“History LLMs”的开源项目在技术社区引发了广泛关注。该项目旨在训练迄今为止规模最大的、专门基于1913年之前历史文本的大型语言模型。其核心构想是通过构建一个纯净的“前现代”语料库——即排除所有1913年之后...

近日，一项名为Test-Time Visual In-Context Tuning（TT-VICT）的创新性研究在计算机视觉领域引发广泛关注。该技术突破性地提出仅利用测试样本即可实现视觉上下文学习模型（VICL）的自适应调优，有效解决了传统方法...

CoDA作为一种新的无监督领域适应（UDA）方法，通过在场景和图像两个层面学习差异，帮助AI模型更好地适应未标记的、具有挑战性的环境。CoDA的核心在于利用大量未标记数据来训练模型，使其在面对新场景时仍能保持高效...