本项目介绍了一种使用自我监督学习模型提高智能手机上图像分辨率的方法，该模型能够改善基于参考的超分辨率（RefSR）。通过使用自我监督学习模型，我们能够有效地提升智能手机摄影的图像质量和分辨率，使得拍摄出来...

经济学家Daron Acemoglu的AI工作论文提出了一个谦虚的预测，即每年的TFP增长率仅为0.06%，这挑战了更乐观的预测。他通过四个渠道区分了AI对生产力的影响，但对自动化的深化和新的劳动密集型产品的创建持有谨慎态度，...

SEMamba是一款全新的语音增强系统，它利用了Mamba状态空间模型来提高语音信号的清晰度。这款语音增强系统的主要目标是通过去噪和清晰的语音信号处理，来提高人们的语音识别和理解。SEMamba系统具有高度的灵活性，能...

PTQ4SAM是一个新的框架，旨在减少大规模Segment Anything Model（SAM）的内存和计算需求。SAM是一个全新的大规模模型，但其大规模的特性也使得其在实际应用中面临着严峻的挑战，尤其是在内存和计算资源上的需求。而P...

OpenStreetView-5M是一个重要的开放获取数据集，包含超过500万张来自225个国家的地理标签街道图像。该数据集旨在通过测试图像定位能力，推动计算机视觉的极限。OpenStreetView-5M不仅覆盖了全球范围内的街道图像，也...

谷歌近日推出了一种名为'Magic Insert'的新方法，该方法可以通过扩散方式将语义对象插入到图像中。这种新技术打破了传统的图像处理方式，能够将语义对象与图像进行深度融合，从而产生更为逼真的视觉效果。谷歌同时也...

CELLO是一种全新的数据集，包含了14,094个因果问题，旨在提升AI对因果关系理解的能力，超越了常识推理的层次。这个数据集的构建，旨在推动AI技术在处理更复杂问题时，具有更深沉的因果关系理解。由此，可以有效提升...

UIST是一种创新的方法，通过将密集嵌入转换为用户和项目表示的紧凑、离散的令牌，显著地改善了点击率预测。不同于传统的持续嵌入方法，UIST将嵌入空间离散化，使得模型能够捕捉到更加细粒度的特征。此外，这种离散化...