通过MMR搜索平衡相关性与多样性

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Qdrant 1.15 - 更智能的量化与更好的文本过滤

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本研究提出MMRC基准，评估多模态大语言模型在真实对话中的记忆和推理等六项核心能力。通过有效的记笔记策略，显著提升了模型的对话能力和性能。

MMRC: A Large-Scale Benchmark for Understanding Multimodal Large Language Models in Real-World Conversations
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本文介绍了多种针对工业制造中图像异常检测的新方法，包括PatchCore、MMR、ComAD和AnomalySD等。这些方法在不同数据集上表现出色，有效解决了正常数据稀缺的问题，提高了异常检测的准确性和效率。

异常样本在工业异常检测中的应用探索
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本文提出了基于Mamba框架的图像融合和超分辨率方法，包括FusionMamba和MambaDFuse，显著提升了多模态医学图像和红外-可见光图像的融合性能。这些方法在特征提取和融合方面表现出高效性和准确性，具有良好的泛化能力和目标检测性能。

MMR-Mamba: Mamba 与空间频率信息融合的多对比度 MRI 重建
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搜索相关性

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