本文介绍了一种混合方法,通过上下文学习训练专家,结合示例子集和可训练的加权函数,预测专家的下一个标记,适用于黑箱大型语言模型。
本文探讨了自动着色技术的挑战及解决方案,提出了多项式分类方法和加权函数以优化颜色预测。结合Segment Anything Model(SAM)和其他技术,显著提高了医学图像和多类多实例分割的准确性。此外,研究展示了SAM在开放词汇目标检测中的应用,增强了对多样化对象的识别能力。
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