近日，一项名为ZeroSwot的新方法被提出，通过独特的技术，成功突破了语音和文本之间的差异以及数据缺乏等难题，实现了提高语音翻译准确度的目标。具体来说，ZeroSwot通过使用语音识别数据训练语音编码器，然后将其与...

近日，研究人员提出了一种名为共享网络预训练（SNP）的方法，用于提高视频和文本的联合学习效果。相较于以往的模型，这种方法更加高效和多功能，并且包含了一种独特的策略，称为显著语义强化（S3），以更好地理解句...

HEDNet是一种新的编码器-解码器网络，旨在增强自动驾驶中的3D物体检测能力，特别是针对3D场景中稀疏点分布的挑战。该网络采用多分支设计，结合了高效的感受野对齐和多尺度信息融合技术，能够快速而准确地检测出道路...

Depth Anything是一种新的单目深度估计方法，它依赖于约6200万张图像的大规模数据集来提高其精度。通过使用数据增强和预训练编码器的辅助监督，该模型实现了令人印象深刻的泛化能力，并在深度估计方面树立了新的标准...

本文探讨了当前主流的预训练语言模型加入多模态功能的范式。即，在编码器和文本模型之间对齐嵌入。该方法能够让语言模型更好地理解来自视觉和听觉等多个模态的信息，从而提高其自然语言处理的能力。近年来，语言模型...

去年最好的编码模型之一是DeepSeek LLM。它在许多基准测试中接近GPT-3.5（即使它可能是3倍大小）。有关模型训练，令牌计数，模型架构等的信息已在技术报告中发布。DeepSeek LLM是一种基于语言模型的编码器，它使用自...

BERT是一种仅有编码器的Transformer。这意味着它通常用于以嵌入形式表示自然语言，而不是用于生成文本。重要的是，它是最早用于搜索的Transformer之一，因为它可以表示查询和要检索的信息。Mosaic团队集成了FlashAtt...

UDiffText是一种全新的方法，可以提高AI生成图片中的文字质量。通过使用专门的文本编码器和大型数据集进行微调，UDiffText显著减少拼写错误并提高文字准确性。