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本列表页提供一致性问题研究的综述及应用案例,涵盖音视频融合交叉注意力、数据一致性、扩散模型、目标检测等方面的研究成果。

揭开大型视觉语言模型的一致性之纱

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

通过多模态基准测试工具 ConBench,本研究首次揭示了大型视觉和语言模型在解决方案空间不同的提示下的答案一致性问题,并通过基于触发器的诊断优化方法,间接提高了模型的性能,以增强其描述能力。

通过评估现有的VLMs,发现它们无法展示出强大的视觉推理能力和一致性。提出了一个两阶段训练框架,通过监督微调和结合LLMs的反馈来提高VLMs的推理性能和一致性。实验证明该框架有效。

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ALI-Agent: 基于代理评估法评估 LLMs 与人类价值观的一致性

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

基于大型语言模型的评估框架 ALI-Agent 可以自动化生成实际测试场景,评估模型与人类价值观的一致性,并探测出长尾风险。

大型语言模型(LLMs)正在改变人工智能,使得自主代理能够在不同领域执行多样化任务。技术进展正在增强代理的功能,评估平台为评估这些代理提供了强大的方法。预计它们将成为我们数字生活中不可或缺的一部分。

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维度情感识别中基于一致性的音视频融合交叉注意力

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

通过跨模态注意力来利用互补关系在多模态情感识别中引起了广泛关注。然而,模态之间也可能存在弱互补关系,可能会导致跨模态特征表示质量较差。为了解决这个问题,我们提出了一种基于不一致性感知的跨模态注意力方法(IACA),可以根据声音和视觉模态之间的强弱互补关系自适应地选择最相关的特征。具体而言,我们设计了一个两阶段的门控机制,可以自适应地选择适当的相关特征以处理弱互补关系。通过在具有挑战性的 Aff-Wild2 数据集上进行大量实验,展示了所提模型的鲁棒性。

PDF R Gnana Praveen and Jahangir Alam proposed an Inconsistency-Aware Cross-Modal Attention (IACA) method that adaptively selects the most relevant features based on the complementary relationship between sound and visual modalities. The method demonstrates its robustness through experiments on the Aff-Wild2 dataset.

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深度数据一致性:基于快速和健壮扩散模型的逆问题求解器

通过深度学习模型,在扩散模型中使用深度数据一致性更新数据一致性步骤,以解决逆问题的研究论文。DDC 方法在线性和非线性任务中表现出卓越的性能,在仅使用 5 个推理步骤的情况下,平均 0.77 秒生成高质量解决方案,并且具有对于数据集的稳健性和解决多个任务的能力。

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DTCLMapper:双时间一致性学习用于矢量化高清地图构建

原文约500字,阅读约需1分钟。发表于:

本论文介绍了一种基于 DTCLMapper 方法的时间融合的矢量 HD 地图生成技术,通过引入时间实例一致性和时间地图一致性学习来改善单帧地图中实例的表示。在广泛的实验证明,该方法在矢量化地图任务中表现出了最先进的性能。

介绍了Map Transformer框架,用于在线矢量高清地图构建,能够准确描述地图元素的形状并稳定学习过程。通过层次化查询嵌入方案和层次二分匹配,能够处理任意形状的地图元素。在nuScenes和Argoverse2数据集上达到了最先进的性能。提供的代码和演示有助于进一步研究和应用。

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Vidu: 一种高一致性、动态且技术娴熟的文本到视频生成器,采用扩散模型

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

Vidu 是一种高性能的文本到视频生成器,采用 U-ViT 作为骨干模型,可以单次生成长达 16 秒的 1080p 视频。Vidu 具有较强的连贯性和动态性,能够生成逼真和富有想象力的视频,同时,在某些专业摄影技术方面具备与 Sora 相媲美的水平。最后,我们还进行了其他可控制的视频生成初步实验,包括 Canny-to-video 生成、视频预测和主题驱动生成,结果显示有希望。

VIDiff是一个统一的基础模型,适用于各种视频任务,包括理解和生成任务。它可以根据用户指令快速编辑和翻译视频,并采用自回归方法确保对长视频的一致性编辑和增强。该模型在各种输入视频和书面指令上表现出令人信服的生成结果。

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通过激光雷达 - 相机协同实现一致性目标检测

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

该研究论文介绍了一种端到端的一致性目标检测算法框架,能够同时获取点云和图像中物体的位置并建立它们之间的关联,通过新的一致性精度评估指标验证了该框架的准确性,实验结果表明该方法具有优秀的检测性能和鲁棒性。

该文章介绍了一种新的框架,通过跨模态幻觉实现稳健的点云三维物体检测。该方法在雷达和LiDAR物体检测上优于最先进的方法,并保持了竞争性的运行效率。

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提高提示一致性的结构化生成方法 [译]

原文约5300字,阅读约需13分钟。发表于:

最近,Hugging Face 的 *Leaderboards and Evals* 研究团队进行了一系列小实验,揭示了评估结果对提示格式微小变化的极高敏感性。对于特定任务,即使是很小的提示变动也会导致结果大不相同,这并非我们所希望看到的:相同信息输入的模型,其输出应保持一致性。我们与 *Dottxt* 的合作伙伴探讨了这一问题,他们提出了一个新思路:是否有办法提升不同提示格式之间的一致性?现在,让我们来详细探讨这一点。

Hugging Face的研究团队发现提示格式微小变化对评估结果有很大影响,探讨了提升不同提示格式一致性的方法。通过MMLU任务的分析,发现微小变化会导致模型性能波动,结构化生成可以提高提示的一致性和模型性能。初步结果令人鼓舞,但需要在更多模型和任务中验证。

提高提示一致性的结构化生成方法 [译]
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ATOMMIC:一种提供医学图像一致性多任务工具箱,促进从获取到磁共振成像分析的人工智能应用

原文约500字,阅读约需1分钟。发表于:

AI 正在改变 MRI 的采集和处理过程,ATOMMIC 是一个开源工具箱,通过实现 DL 网络和多任务学习 (MTL) 来应用 AI 于加速 MRI 重建和分析,结合物理模型与分割网络可以提高 MRI 重建和图像分割的性能。

通过数据驱动的AI原生架构实现多个机器学习工作负载,研究探讨了多任务学习在构建通用AI原生无线接入网络方面的有效性,结果显示多任务学习方法在性能上要么超过单任务学习,要么与其持平。部分联邦要好于全模型联邦。

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