自去年推出以来，语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的热点。一年来，我们使用LLMs构建了许多项目，并从中获得了许多宝贵的经验教训。首先，LLMs需要大量的数据来进行训练，只有这样才能产生准确的结果。其次，LLMs...

研究人员近日发布了一个名为4K-Rain13k的新数据集，这一数据集中包含了13,000对4K分辨率的图像，旨在解决超高清（UHD）图像中的去雨问题。4K-Rain13k数据集的推出，为图像处理和计算机视觉领域提供了宝贵的资源，使...

在信息检索中，RAG模型是一种常见的评估信息检索系统的方法。近日，研究人员提出了一种新的RAG模型改进方法，即使用互惠排名融合和混合搜索。在实验中，该方法比传统的RAG模型表现更好，大幅提高了搜索结果的质量和...

近日，计算机科学家们推出了一款名为Llama 3-V的新型人工智能模型，其与GPT4-V性能相当，但模型大小只有GPT4-V的1/100。与GPT4-V的高昂价格相比，Llama 3-V仅需500美元即可获得。这款新型模型可以应用于自然语言处理...

一种新的语义和空间适应性（SSA）分类器被引入，以解决语义分割中的局限性。这种创新方法利用粗糙的掩码来指导原型的调整，从而增强细粒度识别并明确掩码边界。SSA分类器通过结合语义和空间信息，使得模型在处理复杂...

研究人员推出了层次语义解码与计数辅助（HDC）框架，以提升广义指代表达分割（GRES）。与以往方法不同，HDC框架通过跨粒度传递互补的模态信息，并聚合语义对应关系，从而实现更好的多层次解码。这一创新方法在复杂场...

Scribble2Scene是一种针对语义场景补全的新方法，显著减少了对繁琐标注的需求。传统的3D场景补全技术通常需要大量的数据标注，这不仅耗时费力，而且成本高昂。然而，Scribble2Scene通过利用简单的涂鸦和稀疏的标注就...

LeMeViT是一种新的方法，通过使用可学习元令牌来降低视觉Transformer的计算成本。这些元令牌能够高效地捕捉关键信息，从而显著提高推理速度。与传统的视觉Transformer相比，LeMeViT在保持高精度的同时，大幅减少了计...