近日，一项名为ViT-CoMer的神经网络模型问世，增强了Vision Transformers（ViT）在密集预测任务中的表现，而无需预训练。这项研究由卡内基梅隆大学的学者领导，他们在GitHub上公开了相关代码和数据集。ViT-CoMer能够...

Figure 公司已经采用 OpenAI 技术，使得其机器人可以与人进行完整对话。OpenAI 的模型提供高级别的视觉和语言智能，而 Figure 的神经网络则可以提供快速、低级别的机器人动作。这篇文章包含一个视频，展示了一个人与...

SURE技术是一种将多种技术结合起来，提高深度神经网络对于图像分类任务中不确定性预测可靠性的新方法。该方法通过模型置信度估计、模型不确定性估计和置信度校准三个步骤来实现置信度的提高。SURE技术的应用将大大提...

DSNIE是一种方法，可以显著提高单目表面法向量估计的准确度，可用于多种计算机图形应用程序。DSNIE方法基于深度学习，使用卷积神经网络对输入图像进行处理，并输出表面法向量。该方法在各种室内和室外场景中进行了测...

一篇理论论文试图解释MuP超参数转移的成功。其作者发现训练损失Hessian矩阵的最大特征值与网络的宽度和深度无关。

该项目介绍了一种新的3D建图和定位方法，使用轻量级神经网络处理点和线特征，显著提高了姿态准确性，同时占用更少的内存和计算要求。为了实现更快的姿态估计和更准确的3D建图，该方法使用了一种新的神经网络结构，该...

近日，研究人员提出了一种新的自动驾驶汽车高效模型——尖峰神经网络。该模型通过减少能耗高达85%，实现了高性能的目标。该模型在 GitHub 上建立了一个存储库，供研究人员和开发人员参考。据悉，尖峰神经网络结合了神...

Anthropic的研究科学家一直在研究一种使用电路的理解深度神经网络的方法。这些电路旨在识别模型中用于特定任务的子部分。研究团队公布了他们尝试和结果的月度更新。通过使用电路，Anthropic的研究人员已经能够更好地...