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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。
2014年10月21日 · 易乃本集團適應鐵路運輸改革，優化鐵路貨運業務，改善鐵路貨運相關服務並增強競爭力 的機會。 D. 關連交易及《上市規則》的含義 廣深實業為本公司的主要股東廣鐵集團的全資附屬公司，根據《上市規則》為本公司的關 連人士。
2024年5月9日 · 研究者们进一步将传送技术与多种优化算法以及基于优化的元学习相结合，这些结果充分展示了在优化过程中融入参数空间对称性的潜力。. 论文 ...
2024年5月14日 · OpenAI发布新品GPT-4o，功能秒杀Siri. ·GPT-4o可以对音频、视觉和文本进行实时推理，在232毫秒内响应音频输入，与人类在对话中的响应时间相似。. ·GPT ...
2024年6月1日 · 有网友评价为，大模型领域少有的 “有操作性” 的实用见解，非常值得一读。. 这 6 位作者来自不同背景，比如有大厂工程师，也有独立开发者 ...
2024年6月1日 · 随着我们的进步，让我们记住，真正的进步不仅在于技术，还在于技术带来的机会和它改善的生活。 作为全球领先的固话产品供应商，中兴通讯致力 ...
