随着对语言模型的兴趣急剧增加，许多现有的机器学习会议都被论文淹没了。这个由许多知名科学家组织的新场所将是出版的绝佳选择。语言模型会议将为该领域的研究人员提供一个独特的平台，以分享他们的最新成果和进展。

一篇发表在arXiv上的论文介绍了一种新技术SupFusion，它能够使激光雷达（LiDAR）和相机系统更好地协同工作，用于检测汽车或行人等物体。这项技术使用多任务学习方法，同时考虑激光雷达和相机的输出，将它们融合成更...

这项研究介绍了一种名为Ex-MCR的新方法，该方法可以有效地学习多个模态的统一对比表示，而无需配对数据。通过对齐现有的多模态对比表示，Ex-MCR在音频-视频检索和3D物体分类等任务中实现了最佳性能。该方法在GitHub...

MosaicFusion是一款神奇的工具，可以创建许多对象的新图片，而无需任何先前的学习。它分两步完成：首先制作图片，然后创建一个遮罩，显示每个对象的位置。

最近，一项研究发现，使用迭代重新嵌入和将嵌入反演视为条件生成问题，使攻击者仅凭密集向量就能成功重现92％的嵌入文本，这引起了隐私问题的关注。这意味着虽然文本嵌入被广泛用于自然语言处理和机器学习任务，但其...

AppManager是一款专为初创企业打造的人工智能IT代理。它可以自动管理和监控企业的应用程序，以确保它们始终保持最新状态。AppManager利用机器学习技术，不断学习和改进，以提高企业的IT效率。此外，AppManager还可以...

如果你的模拟器是生成式AI，它可以实现零-shot迁移机器人策略！DeepMind和同事的这项工作解决了强化学习通常无法推广到训练环境之外的挑战。如果我们把所有东西都作为训练环境，那么就没有必要进行推广了。

这项研究探讨了在“连续学习”中面临的挑战，即模型试图在不忘记旧知识的情况下不断学习新知识，特别是在对文本进行分类时。研究介绍了一种新方法称为InfoCL，它使用特殊技术帮助模型更好地记忆和减少错误。