SliceGPT引入了一种新的后训练稀疏化方案，以减少大型语言模型的资源需求。通过将权重矩阵替换为较小的矩阵并减少嵌入维度，它可以在主要模型（如LLAMA2-70B和OPT 66B）中删除高达25%的模型参数，同时保留高达99%的...

DeFlow是一种用于估计场景中三维运动的新方法，这是自动驾驶所必需的关键技能。它通过从基于体素的方法向基于点特征的方法过渡，并使用门控循环单元细化和引入新的损失函数，克服了传统体素化方法的局限性。

研究人员开发出了一种新方法来创建场景图，使该过程更快速和高效。他们基于Transformer的技术专注于改进模型对图像中不同元素的理解和连接方式，从而提高了模型在挑战性任务上的性能。

该项目提出了一种新的提示池方法，用于对话状态跟踪，无需在测试期间使用任务标识符即可适应新用户要求。

麻省理工学院的一个团队宣布了一种新的金属3D打印方法，该方法将打印速度和规模优先于分辨率。它能够以至少比可比金属添加制造过程快10倍的速度打印大型铝制品。该技术利用了一层100微米玻璃珠来创建一个结构，然后...

最近，一种名为DiverseEvol的新方法在GitHub上发布，它可以让AI模型选择自己的训练数据，使其在不需要人工或其他先进AI系统的帮助下变得更好。DiverseEvol方法包括两个步骤：第一步是从数据集中选择用于训练模型的样...

针对图像-文本训练中使用的视觉基础模型，研究人员提出了一种名为ViSFT的新方法，以提高其性能。ViSFT使用类似于语言模型中的微调的两阶段过程来增强视觉基础模型。首先，该模型使用大规模的无监督预训练来学习图像...

研究人员开发了一种新方法，称为相互蒸馏学习(MDPR)，通过结合两种不同的技术，增强了人物再识别。该方法利用两个网络相互学习，一个网络学习到了身份特征，另一个网络学习到了外观特征，从而提高了人物再识别的准确...