当我们修改Laravel默认Auth默认路径时，在点击logout按钮注销时，默认跳转的地址为项目的根目录，
原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000018863373
如果你有被 Sora 生成的视频震撼到，那你就已经见识过扩散模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，扩散模型的潜力并不止步于此，它在许多其它不同领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅机器之心不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向》。
Eloquent 是一个 ActiveRecord ORM 框架，ORM 全称是 Object Relational Mapping，意为对象关系映射，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换，简单来说，它会构建类与数据表之间的映射关系，从而建立起一个可在编程语言里使用的「虚拟对象数据库」。「ActiveRecord」是 ORM 的一种实现模式，Eloquent 则是 Laravel 版的「ActiveRecord」。
上一节课我们学了laravel5.3的新特性 https://my.oschina.net/lilugirl2005/blog/787478
北京大学董豪团队通过将扩散模型和强化学习结合，使机械手能根据人手腕部的移动轨迹，自适应的抓取物体的不同部位，满足人类多样化的抓取需求，目前该工作已被NeurIPS 2023接收。
近几年来，随着一些技术的出现（在人脸识别方面取得了一系列进展），甚至超过了人脸验证性能（如：C. Lu and X. Tang, “Surpassing human-level face verification performance on LFW with GaussianFace,” in AAAI, 2015）。
随着科技的不断发展，人工智能已经不再是一个遥远的概念。它正在被运用于许多领域，为人类创造出更便捷、高效、智能的生活方式。然而，在人工智能发展过程中，仍然存在一些难以解决的问题，如：如何提高人工智能的效率和准确性。这时，TRIZ创新方法就显得非常重要。
金庸武侠小说中有一门武学绝技：左右互搏；乃是周伯通在桃花岛的地洞里苦练十余年所创武功，初期想法在于左手与右手打架，以自娱自乐。而这种想法不仅能用来练武功，也能用来训练机器学习模型，比如前些年风靡一时的生成对抗网络（GAN）。
OpenAI GPT、Flan-T5 和 LLaMA 等大型预训练语言模型（LLM）极大的推动了自然语言处理（NLP）领域的发展。这些模型在许多 NLP 任务上都有绝佳表现。但是，由于这些模型都有大量参数，因此在微调时会涉及计算效率和内存使用量等问题。
Laravel 提供了一些超赞的组件，在我看来，它是目前所有 Web 框架中提供组件支持最好的一个。它不仅提供了开箱即用的视图（views）、身份认证（authentication）、会话（sessions）、缓存（caching）、Eloquent、队列（queues）、数据校验（data validation）等组件。甚至还提供了开发工具（Valet 和 Homestead）。
比如说，在上图的左侧图像中，虽然人脑无法创建毫米级精确的3D模型，但人类的视觉系统可以结合少量图像的信息，在脑海中形成一个连贯的3D表现，包括老虎的复杂面部特征或形成玩具火车的积木的排列，即使是对于完全遮挡的部分也是如此。
【导读】今天我们主要分享基于上下文的技术用于目标检查。深层神经网络被训练用于利用来自除该区域(上下文)以外的任何其他地方的信息来预测区域内的光流，而另一个网络则试图使这种上下文尽可能少信息。结果模型是一个假设不需要显式正则化或超参数的调整。尽管新方法不需要任何监督，但它的性能要好于在大型注释数据集上预先训练过的几种方法。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架，提供论文一键下载，并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”！
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 在图像识别任务中，模型的训练一直非常依赖于标注数据，同时训练结果难以泛化。香港科技大学与卡耐基梅隆大学的研究者们最近发表的研究提出时间动态图 TD-Graph LSTM 试图解决这些问题，他们的新方法也刷新了视频目标检测的业内最佳水平。该论文已入选即将在 10 月底举行的 ICCV2017 大会。 随着数据驱动方式在图像识别上的不断发展，人们对于扩大目标检测系统规模的兴趣越来越大。然而，与分类任务不同，用不同的类与边界框完整标注对象实例的方法几乎是不可扩展
这里还有一些针对Foundation和Render层的有趣的代码统计 (希望图片没有缩放的太失真):
世上许多信息都是以表格形式存储的，这些表格见诸于网络、数据库或文件中。它们包括消费产品的技术规格、金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等。目前，要想找到问题的答案，人们仍需以人工方式查找这些表格，或使用能提供特定问题（比如关于体育赛事结果的问题）的答案的服务。如果可通过自然语言来查询这些信息，那么取用这些信息会容易很多。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南、蒋思源 神经机器翻译近期取得很大成功，但缺乏双语数据的语言对很难基于现有方式训练出好的机翻系统。近日，有研究者提出一种无监督新方法，无需使用平行语料库
现代机器学习（ML）是人工智能（AI）的基础，已经严重影响了包括化学在内的所有科学领域。与传统的计算方法相比，基于深度神经网络和表征学习的新ML方法往往能提供更高的预测质量。使用可解释的人工智能方法对这种模型进行解释，使研究人员能够识别分子活性的原子和片段贡献，这种方法现在正在积极发展。基于图像和文本处理的信息提取的新方法正在兴起，未来将允许从文献中产生大量更准确的提取和全面注释的数据集。
现在小学数学题有多难？小学生拍图上传作题App找不到现成答案，稍微变换下题设语句，就要买会员换人工答题。
作者：Lijun Wu、Fei Tian、Tao Qin、Jianhuang Lai、Tie-Yan Liu
来自弗吉尼亚理工大学、台湾清华大学和 Facebook 的研究者提出了一种将单个 RGB-D 输入图像转换为 3D 照片的方法，利用多层表示合成新视图，且新视图包含原始视图中遮挡区域的 hallucinated 颜色和深度结构。
---- 新智元报道 来源：OpenAI 编辑：好困 小咸鱼 【新智元导读】近日，OpenAI训练了一个系统可以解决小学数学问题。一个9-12岁的小孩子在测试中得分为60分，而OpenAI的新方法在同样的问题上可以拿到55分，已经达到了人类小学生90%左右的水平！ 还记得上小学时，被「口算天天练」里面的应用题绕晕的阴影吗？ 来，试一道！ 「小明每半小时喝一瓶水。一个普通的数独难题要花他45分钟。一个极难的数独需要4倍的时间。做一道极难的数独那段时间他喝了多少瓶水？」 不算难吧。 但这回，OpenA
主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及目标检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像的信息量。
论文：Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling
论文名称：Collaborative Distillation for Ultra-Resolution Universal Style Transfer
不管是一阶段方法还是二/多阶段方法，现代物体检测系统已在广泛使用基于候选框的框架。一般来说，该范式的流程分为两步：第一步，以人工设计（比如预定义的锚特征）或可学习（比如区域候选框网络/RPN）的方式生成多于完备的目标候选框；第二步，预测对应于每个候选框的各个实例，为其提供一个置信度分数和经过微调的位置。为了移除重复的预测结果，通常还需要非极大值抑制（NMS） 等方法来执行后处理。
月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，给视频人物“喂”一段音频，他就能自己对口型了，就像这样： 原声其实是出自这里： 这是一种利用音频生成视频人物口型的新方法，出自慕尼黑工业大学Wojciech Zielonka的硕士论文。 用这种新方法对口型，只需2-3分钟就能够训练目标角色，生成的视频保留了目标角色的说话风格； 并且不受语音来源、人脸模型和表情的限制。 新方法与Neural Voice Puppetry、Wav2Lip、Wav2Lip GAN的生成效果，对比起来是这样的：
从几十年前 [13, 22] 到现在 [48, 49, 28, 39, 8]，无人干预的神经网络架构自动设计一直是机器学习社区的兴趣所在。关于自动架构设计的最新算法通常分为两类：基于强化学习（RL）的方法 [48, 49, 37, 3] 和基于进化算法（EA）的方法 [42, 35, 39, 28, 38]。在基于 RL 的方法中，对架构组件的选择被看作是一个动作。一系列动作定义了神经网络的架构，其开发集准确率被用作奖励。在基于 EA 的方法中，搜索是通过架构组件的变异和再组合来进行的，性能更优的架构会被筛选出来继续进化。
千呼万唤始出来～等了那么久的新一代 LTS！距离上一代 LTS （即 5.1）感觉已经好遥远了呢！新版的 LTS 同样会有为期两年的 Bug 修复和三年的安全更新！而其他对于一般的发行版则是提供六个月
在美国，一个人出生的地方、一个人的社会经济背景、一个人成长的社区以及老去的地方，在一年中受到这些因素而死亡的人数占到了25%到60%，部分原因是它们在心脏病、癌症、意外伤害、慢性下呼吸道疾病和脑血管疾病这五大死因中起到了重要作用。
众所周知，大模型的训练成本很高，但其实对预训练后的模型进行微调也需要一定的成本，还好我们已经有了 (IA)³ 或 LORA 等一些参数高效型微调（PEFT）方法。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 多模态模型常见，但是基于稀疏化的还是头一个。 谷歌带来最新成果LIMoE，首次将稀疏化方法用在了图像文本混合模型上。 要知道，随着大模型参数呈指数级增加，训练成本也是一路飙升。 所以如何降低训练成本，成为了目前学界重点关注的一个问题。 谷歌想到的办法，不是拼硬件，而是从模型本身入手。 利用稀疏化的方法，让每次输入只需激活部分网络就能完成任务。 它们在模型内部设置了很多“专家”，每个“专家”只需处理对应部分的输入，根据任务情况按需使用“专家”就好。 这样一
TRIZ是一种系统性的创新方法，旨在帮助人们更加高效地解决问题和创新。下面天行健六西格玛咨询公司将向您介绍如何用好TRIZ。
由于难以被服务器端的防御方法识别，Edge-case PGD攻击目前已经给联邦学习带来巨大的威胁。
选自arXiv 作者：Pengyuan Lyu等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 在计算机视觉的应用场景里，对图像中的文本进行准确识别是重要而相对困难的任务。来自华中科技大学的研究者们近日提出了一种全新的多项文本检测方法，大幅提高了机器学习的识别准确度。该研究已被即将于 6 月 18 日在美国盐湖城举行的 CVPR 2018 大会接收。 简介 最近，由于现实世界应用（如产品搜索 [4]，图像检索 [19]，以及自动驾驶）需求的增长，从自然场景图像中提取文本信息的研究正变得越来越流行
【新智元导读】每年在机器学习相关的顶会中，有关生成对抗网络GAN的理论和实证研究论文非常多，如何评估这些论文的新颖性，如何评估模型是否有真正的突破，以及如何避免埋没好论文，是值得关注的问题。GAN的提出人、谷歌工程师Ian Goodfellow近日发表一系列推文，谈论这些问题的解决方法，以及他对目前GAN进展的一些忧虑。 有许多关于 GAN 如何工作的理论或实证研究论文，关于如何用 GAN 做新奇而有趣的事情的论文（例如关于应用在无监督翻译的第一篇论文），新的度量标准等等。但这个主题不是关于那些。 还有很
冠状动脉疾病（CAD）是冠状动脉壁上形成斑块的病症，会导致冠状动脉壁变窄。最终，这可能导致心脏病发作或死亡。这种情况现在是世界上最大的健康问题，每年有超过一百万人在进行心脏导管插入术，其中支架放置在动脉中以防止堵塞。
点击上方蓝字关注我们 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 新框架优于基于单模型的方法，并且以一小部分计算成本与基于多模型的方法相媲美！ 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文下载｜后台回复“主动学习”获取链接 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 1 概括 主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及对象检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像
波士顿动力人形机器人的后空翻技能亮相时，惊艳了全球群众。 这么复杂的动作，不用说现实世界中的机器人，就算是在模拟器里，学起来也非常的难。 现在，加州大学伯克利分校和英属哥伦比亚大学最新研究的一种新方法
生成的讲话动画不但口型和音频能够无缝对齐，面部表情和头部姿势都非常自然而且有表现力。
本次分享中，研究者提出了一种新的协同设计，可以最优地平衡这些难点。主要研发出的是一个多阶段架构，它逐步学习退化输入的恢复函数，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。
博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 每一个产品经理都怀揣着一颗“创新”的心，“创新”也是产品经理的“职业病”。但凡见到不顺眼的东西，产品经理都想改进一番或者做个创新。 所谓产品创新，其实就是通过改善现有产品或者创造新产品来进一步满足用户需求、开辟新的市场。 针对产品创新过程中的各个关键问题，《人人都是产品经理》系列图书作者苏杰，基于十多年的工作经验和创新实践案例，总结了一套应对多变时代的低成本创新方法——5MVVP，用于解决产品创新从无到有各个环节碰到的问题。 本次博文
AI 科技评论按：谷歌大脑研究员、「GANs」之父、《Deep Learning》课本作者之一的 Ian Goodfellow 自上次的线上直播里回答了网友们提出的种种问题之后，昨天也在 Twitter 上发表了很多关于 GANs 论文评审、GANs 研究现状的想法。作为一直以来投入了大量精力在 GANs 上的研究者，以及作为参与了许多论文评审的审稿人， Ian Goodfellow 自然为 GANs 的进步感到开心，但他现在也同样对领域内的现状有诸多忧虑。AI 科技评论把相关内容整理如下。 「越是好论
本文是对中科院信工所和云从科技共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《Coupled-view Deep Classififier Learning from Multiple Noisy Annotators》进行解读。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 任何 transformer 变体、任何数据集都通用。 在一块消费级 GPU 上只用一天时间训练，可以得到什么样的 BERT 模型？ 最近一段时间，语言模型再次带火了 AI 领域。预训练语言模型的无监督训练属性使其可以在海量样本基础上进行训练，并获得大量语义语法知识，不论分类还是问答，似乎没有 AI 解决不了的问题。 然而，大模型既带来了技术突破，也对算力提出了无穷无尽的需求。 最近，来自马里兰大学的 Jonas Geiping、Tom Goldstein 讨论了所有关于扩
利用神经网络，Flatiron研究所的研究员Yin Li和他的同事只花费了传统方法所需时间千分之一，就成功模拟了庞大而复杂的宇宙。
2016年7月12日，美国马萨诸塞大学安姆斯特分校网站发布消息称，该校研究人员创造了一种人机控制转移的新方法。 马萨诸塞大学安姆斯特分校计算机科学研究生Kyle Wray和Luis Pineda以及他们的教授Shlomo Zilberstein联合公布了一种用于解决人与自动化系统控制转移问题的新方法。他们的理论工作是通过驾驶模拟器进行实验测试的，应该有助于推进发展安全的半自动化系统(SAS)，如自动驾驶汽车。据Zilberstein教授解释，这样的系统依赖于人的监督以及人与自动化系统之间的临时控制转移。在美
【新智元导读】作为语言最富表现力的形式之一，诗歌生成的难点在于既要满足审美，又要符合语义约束。Facebook 人工智能研究院和剑桥大学的一项联合研究提出了两种新方法，使自动生成的诗歌比人类创作的诗歌更像“出自人类之手”。 诗歌自动生成模型不仅需要聚焦于“正在写什么”（内容），还要聚焦“如何写”（形式） 微软诗人小冰不寂寞了，在她写下诗集《阳光失了玻璃窗》之后，Facebook 人工智能研究院和剑桥大学一起，也开始研究用神经网络生成韵律诗了。从小冰那本诗集中的作品看，“韵律”应该不是小冰作诗时考虑的要素。让
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