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6 天前 · 基本原理. 设计一种高效的、可泛化的高斯溅射框架，我们面临以下几个关键挑战： 1）与使用隐式表示的 NeRF 不同，3D-GS 显式地使用数百万个 3D 高斯球来表达场景。 将预训练的 3D-GS 应用于未见过的场景时，3D 高斯球的参数（如位置和颜色）会显著不同。 设计一种通用的表征来适配 3D-GS 是一项非平凡的任务。 2）可泛化 NeRF 方法通过体渲染实现了令人印象深刻的视图合成效果。 然而，高斯溅射的泛化能力尚未被充分探索。 在溅射过程中，每个高斯球会对图像的某一区域内的多个像素做出贡献，同时每个像素的颜色由多个高斯球的贡献累积得到。 高斯球和像素之间的颜色对应是一个更加复杂的多对多关系，这对模型的泛化能力构成了挑战。
2024年5月31日 · 方法介绍. CoPE 首先使用上下文向量确定要计数的 token。 具体来说，给定当前 token 作为查询向量，接着使用先前 token 的键向量计算一个门值（gate value）。 然后汇总这些门值，以确定每个 token 相对于当前 token 的相对位置，如图 1 所示。 与 token 位置不同，上下文位置可以取分数值，因而不能具有指定的嵌入。 相反，该研究插入赋值为整数值的嵌入来计算位置嵌入。 与其他 PE 方法一样，这些位置嵌入随后被添加到键向量中，因此查询向量可以在注意力操作中使用它们。 由于上下文位置可能因查询和层而异，因此该模型可以同时测量多个单元的距离。 在 CoPE 中，位置是通过上下文相关的方式来测量的，而不是简单的 token 计数。
2021年3月18日 · 针对不同程度认知损伤，包括脑外伤、脑缺血、阿茨海默症、智力发育迟缓等的临床应用则显示，吡拉西坦治疗的个体在心理认知技能和思维功能上 ...
2024年5月8日 · 此次，运营商财经网将目光聚焦于逸仙电商的高管团队，试图为大家揭晓首席财务官（CFO）杨东皓的过往经历。 公开资料显示，杨东皓出生于1972年 ...
2024年5月30日 · 邹春慧认为，现在全球AI行业最关键要解决的一个问题是通用性，所谓通用人工智能是所有场景、所有行业都能够去普及和应用，但目前看来这个目标还是有距离的，目前只是一些行业能够应用。 “但今年和去年比已经真的很不一样。 ” 邹春慧也感慨，现在金融、银行、教育、工业等领域都已开始应用，日常生活也用得越来越多，未来一定会越来越普及。 因为随着应用场景铺开，数据量越多，AI的训练也就会越智能。 虽然今年是应用元年，但是诞生革命性应用的时间或许还不够，因为这需要大量的数据、场景去训练。 另外很重要的是数据的质量，质量不够好训练出的结构也不会好。 邹春慧表示，过去虽然可能积累了大量数据，但很多数据还要花时间去做数据清洗、重构。
2024年5月9日 · 通过观察极小值的锐度、曲率与泛化能力之间的关联，研究者们提出了一种新的方法，将锐度和曲率纳入传送的目标中来提升模型的泛化性能。
2024年5月27日 · 成年人平均每天要做35,000个决策，大到买房买车，小到衣食住行阅读等，毋庸讳言，其中有一部分决策是错误的。. 如何改善我们决策的质量 ...
&ck=B9ABCC213378A5CE83651E7CF4B4796B&idpp=rc&idpview=singleimage&form=rc2idp "絕佳的解決師1")
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