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论文笔记(七十二)Reward Centering(三)
Reward Centering(三) 文章概括摘要3 基于值的奖励中心化4 案例研究: 以奖励为中心的 Q-learning5 讨论、局限性与未来工作致谢 文章概括 引用: @ar
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.04.25-2024.05.01
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【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十期】Fri, 1 Mar 2024
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论文笔记:African or European Swallow? Benchmarking Large Vision-Language Models for Fine-Grained Object
1. Motivation 尽管大型视觉-语言模型(LVLMs)在图像理解和推理任务上(例如,物体的存在和计数、定位、物体之间的比较,以及识别物体的属性)表现出色,但在细粒度物体分类(例如区分不同动
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.06.05-2024.06.10
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AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.20-2024.07.25
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大模型与LLM语言分析:如何利用LLM做多模态任务?
大模型与LLM语言分析 如何利用LLM做多模态任务? 大型语言模型LLM(Large Language Model)具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力,但其只能处理文本数据。虽然已经发布
分享丨万字长文总结多模态大模型最新进展(Modality Bridging篇)
多模态大型语言模型(MLLM)最近已成为一个新兴的研究热点,它将强大的大型语言模型(LLMs)作为大脑来执行多模态任务。MLLM 的惊人新能力,如基于图像撰写故事和无 OCR 的数学推理,在传统方法中
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什么是服务访问点
服务访问点,简称SAP,实际就是逻辑接口,是一个层次系统的上下层之间进行通信的接口,N层的SAP就是N+1层可以访问N层服务的地方。 简而言之,服务访问点就是邻层实体之间的逻辑接口。 从物理层
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论文笔记:GREATS: Online Selection of High-Quality Data for LLM Training in Every Iteration
1. Motivation 在线批次选择(Online batch selection)方法通过在训练期间动态选择数据批次,为静态训练数据的选择提供了一种自适应替代方案。然而,现有方法要么依赖于参考
多模态大语言模型(MLLM)-InstructBlip深度解读
前言 InstructBlip可以理解为Blip2的升级版,重点加强了图文对话的能力。 模型结构和Blip2没差别,主要在数据集收集、数据集配比、指令微调等方面下文章。 创新点 数据集收集: 将
补充: 关于new URL()
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关于 __dirname和__filename介绍以及使用场景
在每个模块中除了 require ,exports 等模块相关 API之外,还有两个特殊的成员: __dirname:用来动态获取当前文件模块所属目录的绝对路径__filename:用来动态获取当前
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