文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

让视觉语言模型搞空间推理，谷歌又整新活了

链式思维空间推理：SpatialVLM 提供了自然语言接口，可用于查询具有基础概念的问题，当与强大的 LLM 结合使用时，可以执行复杂的空间推理。...问题 2：充满噪音数据的合成空间 VQA 数据和不同的训练策略，对学习性能有何影响？ 问题 3：装备了「直接」空间推理能力的 VLM，是否能够解锁诸如链式思维推理和具身规划等新能力？...空间 VQA 数据对通用 VQA 的影响 第二个问题是，由于与大量的空间 VQA 数据共同训练，VLM 在其他任务上的表现是否会因此而降低。...含噪声的定量空间答案的影响 研究者者使用机器人操作数据集训练视觉语言模型，发现模型能够在操作领域进行精细的距离估计 (图 5)，进一步证明了数据的准确性。...表 5 比较了不同的高斯噪声标准差对定量空间 VQA 中整体 VLM 性能的影响。 空间推理启发新应用 1、视觉语言模型作为密集奖励注释器 视觉语言模型在机器人学领域有一个重要的应用。

9810

系统日报-20220507（Meta 链式复制的对象存储——Delta）

总结来说，定位是一个基座式存储服务，就是性能可以不高，但要简单、弹性、可靠。其定位坐标如下图： Delta 产品定位的坐标 Delta 的架构有何特点？...链式复制 对于一个逻辑上的 Bucket（对象存储的命名空间）中的数据，首先使用一致性哈希进行分片（Partition），对于每个分片，使用链式复制（Chain Replication）进行冗余。...当然，Delta 对读取稍稍做了个优化——分摊查询，即允许客户端读任何一个副本，但该副本必须要和尾节点通信确定数据可靠版本（clean version）后才能返回数据给客户端，以保证一致性。...过短的话，受网络抖动影响太大，过长的话又会加重相关链的写入延迟。 可疑票数。设置为 1 显然不行，因为很可能有两个节点间网络不好会互相投票；过多也不行，会导致故障节点在链中停留过长时间。...（CPS，control plane service）对故障节点进行自动检修。

30320
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

何恺明等人发布新研究

最近，FAIR何恺明等人提交了一篇论文，其模型性能让人觉得有点不可思议。 ?...与这一观点相互呼应，计算机视觉领域的最新模型也由链式连接转向更加精细的连接方式，如 ResNet、DenseNet，由于其连接方式更加精细，这些模型在很大程度上是有效的。...每个随机图模型都具有一定的概率行为，使得采样的图可能具有某些属性（例如，WS 是高度聚集的）。生成器的设计最终决定了网络上的概率分布，因此这些网络往往具有某些特性。...随机连接神经网络 对 NAS 的分析表明，该网络生成器是手动设计的，且根据人类知识对先验进行编码。...假设图是有向的，研究者定义边缘是数据流，即有向边缘将数据（张量）从一个节点发送到另一个节点。 节点操作。有向图中的节点可能有一些输入边缘和一些输出边缘。 ? 图 2. 随机图节点设计。

88530

掌握机器学习数学基础之概率统计（一）

标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？...对于向量值变量，我们会将随机变量写成X，它的一个值为。就其本身而言，一个随机变量只是对可能的状态的描述；它必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 随机变量可以是离散的或者连续的。...记为：P(AB) =P(A) B事件的结果会影响A事件的发生。如：若头天下雨，则第二天下雨的可能性会增大。即：A事件在B事件之后发生的概率> A事件单独发生的概率。...记为：P(AB)> P(A) 条件概率链式法则: 任何多维随机变量的联合概率分布，都可以分解成只有一个变量的条件概率相乘的形式： 这个规则被称为概率的链式法则或者乘法法则。...今晚只有一个小偷出手,那么，今晚村里有东西被偷的概率是多少？ 通过阅读上述文字，我们大概对A、B、C三人有了一个初步的印象。首先，A的脑子可能有些问题，特别喜欢偷，但是技术相当烂。

83460

复旦的新衣再登Nature！穿在身上能为手机充电，可水洗可弯折，刀戳车撵都不坏

是柔性电子领域的一个里程碑。 你的下一个充电宝可能是衣服 所以，这件衣服究竟有何玄机？ 关键词是纤维锂离子电池（FLIB）。...折叠、水洗都没啥影响。 安全性也有保证。遭受外力破坏的情况下，普通电池很容易发生燃烧、爆炸。但实验显示，织物电池在被车撵、被刀戳的情况下，依然能保持稳定。...其中很重要的一个原因是，较长的纤维被认为会有较高的内阻，而电池的内阻对其电化学性能具有重要影响。 所以复旦彭慧胜团队具体是如何实现突破的？ 有两个方面。...最终经过系统性研究表明，这一关系具有普遍性，对不同的纤维电池均有效。 理论基础可行，那就到了第二阶段——工业化制备，生产长达数米的高性能纤维电池。 最大的难点，是如何均匀地将浆液均匀涂在正负电极上。...如果资源比较集中和高效利用，也有可能2-3年就能实现。 没准儿过不了多久，你的下一个充电宝，就是一件衣服。

40950

面经手册 · 第6篇《带着面试题学习红黑树操作原理，解析什么时候染色、怎么进行旋转、与2-3树有什么关联》

作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！? ❞ 目录 一、前言 二、面试题 三、2-3树与红黑树的等价性 1....飞机，2-3树是不没看，回去等消息吧！ 三、2-3树与红黑树的等价性 在上一章节《讲解2-3平衡树「红黑树的前身」》，使用了大量图例讲解了2-3树，并在标题处写出它是红黑树的前身。...每个红色节点必须有两个黑色子节点(也同样说明一条链路上不能有链路的红色节点) 5. 黑高，从任一节点到齐每个叶子节点，经过的路径都包含相同数目的黑色节点 那么，这些规则是怎么总结定义出来的呢？...4-叉，节点在数据比较上需要进行多次，不像2-叉节点，直接布尔类型比较即可非左即右 代码实现上对每种差异，都需要有额外的代码，规则不够标准化 「所以」，希望找到一种平衡关系，既保持2-3树平衡和O(logn...复杂2-3树转换红黑树 上图是一个稍微复杂点的2-3树，转换为红黑树的过程，是不这样一张图让你对红黑树更有感觉了，同时它也满足一下条件； 从任意节点到叶子节点，所经过的黑色节点数目相同 黑色节点保持着整体的平衡性

91021

扩展指令微调语言模型

进一步的进展是通过将语言模型在以指令形式构建的任务集上进行微调，使模型对指令的响应更好，并减少了对少样本示例的需求。文章在指令微调方面进行了几方面的改进。首先，作者研究了指令微调的扩展影响。...实验结果表明，指令微调在任务数量和模型规模上都具有良好的扩展性。它们各自的扩展行为表明未来的研究应进一步扩大任务数量和模型规模。其次，研究了微调对模型执行推理任务的影响。...在人工评估中，Flan-PaLM在一系列具有挑战性的开放式生成问题上明显优于PaLM，表明其可用性得到了改善。...扩展到540B个参数和1.8K个任务 图 4 表 3 作者首先通过在模型大小和微调任务数量两个方面进行扩展来考察对保留任务性能的影响。对三种PaLM模型大小进行实验：8B、62B和540B。...使用链式思维注释进行微调 表 4 作者首先展示了将九个具有链式思维（CoT）注释的数据集包含在微调混合中如何提高推理能力。

26930

jQuery最佳实践

他是jQuery开发团队的成员，具有一定的权威性，提出的结论都有测试数据支持，非常有价值。...可以看到，1.6.2版本的运行次数，远远超过两个老版本。尤其是第一条语句，性能有数倍的提高。 其他语句的测试，比如.attr("value")和.val()，也是新版本的jQuery表现好于老版本。...用对选择器 在jQuery中，你可以用多种选择器，选择同一个网页元素。每种选择器的性能是不一样的，你应该了解它们的性能差异。...如果要插入多个元素，就先把它们合并，然后再一次性插入。根据测试，合并插入比不合并插入，快了将近10倍。...选择作用域链最短的方法 严格地说，这一条原则对所有Javascript编程都适用，而不仅仅针对jQuery。 我们知道，Javascript的变量采用链式作用域。

1.7K60

中国叫停比特币原因几何？

1 虚拟货币交易所关闭对于比特币有何影响？ 监管政策对于以比特币为代表的虚拟货币最直接的影响就是售价。今早，火币网的比特币售价在20000元左右，以太坊在1400元左右，此次价格的暴跌堪比2013年。...此前虚拟货币大热，衍生出的炒币、违规ICO等现象已经造成了行业的不健康发展，各种投机、违法业务也应声而起，因此对其进行监管是必须的一个存在。...3 停止ICO，关闭虚拟货币交易平台对区块链有何影响？...从技术本身来讲，区块链是比特币的底层技术，区块链利用块链式数据结构来验证和存储数据，利用分布式节点共识算法来生成和更新数据，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础结构与设计范式...与渐呈颓势的币圈相比，链圈则显得欣欣向荣，9月12日，青岛举行了中国“链湾”大会暨区块链产业合作年会，发布了具有指导性意见的“链湾”白皮书和区块链监管沙盒应用示范基地。

1K120

深度学习理论篇之 ( 十七) -- ResNet之深之经典

在上一篇深度学习理论篇文章中我们在一次学习了具有深度代表性的网络-GoogLeNet,该网络通过提出的Inception模块构建了一个更深层次的网络。...今天，我们将走进深度学习之深层网络中最具代表性的网络-ResNet网络，其与之前的网络结构有什么不同呢？该网络又为什么而提出呢？请看后文分解。...该网络一经提出就彻底刷新了计算机视觉领域对深层次网络的认知，随后在多个领域衍生出多个残差网络的变体，其深远的影响一直延续的到今天，有一种比较夸张的说法是：在图像识别领域，只知残差网络，却不知其他网络，虽然有点言过...我们知道，梯度下降算法是在整个网络中进行链式法则求导，问题就出现在这里，网络深度在一定范围内，链子法则完全没问题，但是随着网络深度的增加，链式法则的连乘项就越多，而这些梯度值（连乘项）很多情况下都是浮点数...其实很简单，就是多了一个跳跃式连接，将输入端直接与输出端连接，这一点看似简单，却仅有凯明何大神提出来了，研究领域中往往最经典的地方往往是最容易让人忽略的。

29120

jQuery最佳实践

可以看到，1.6.2版本的运行次数，远远超过两个老版本。尤其是第一条语句，性能有数倍的提高。 其他语句的测试，比如.attr("value")和.val()，也是新版本的jQuery表现好于老版本。...用对选择器 在jQuery中，你可以用多种选择器，选择同一个网页元素。每种选择器的性能是不一样的，你应该了解它们的性能差异。...使用链式写法 jQuery的一大特点，就是允许使用链式写法。...此外，这两种方法相比传统的.bind()方法还有一个好处，那就是对动态插入的元素也有效，.bind()只对已经存在的DOM元素有效，对动态插入的元素无效。 根据测试，委托处理比不委托处理，快了几十倍。...如果要插入多个元素，就先把它们合并，然后再一次性插入。根据测试，合并插入比不合并插入，快了将近10倍。

1.3K20

纯干货：Box Size置信度偏差会损害目标检测器

计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。...最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。...此外，最近已经证明目标检测器在其位置回归预测方面也容易受到条件置信偏差的影响，但目前尚不清楚这种偏差与受影响目标检测器的性能有何关系？...我们对80个类别中的每一个类别进行类别校准以考虑不同类别的变化，然后将每个类别的检测分为三个大小相同的边界框大小的子组。每个子组都使用具有7个置信区间的直方图分箱进行校准。...为此，我们在直方图分箱中加入以下假设： 第一个假设是校准提高了我们根据预测成为TP的概率对预测进行排序的能力。

43330

每日论文速递 | BCT: 偏见增强一致性训练缓解CoT中的偏见问题

他们还研究了BCT对模型性能的影响，包括指令遵循能力和对抗性任务上的表现。 评估一致性：作者们还评估了BCT在减少一致偏见推理方面的效果，特别是那些在逻辑上是一致的但可能是错误的推理。...探索不同的偏见类型：研究不同类型的偏见（如社会偏见、确认偏误等）对模型推理的影响，并开发针对性的方法来减少这些偏见。...伦理和社会影响：研究减少偏见推理对AI伦理和社会影响的长期影响，包括公平性、透明度和责任归属。...实验设计：作者们构建了一个测试套件，包含九种偏见形式，并在七个问答任务上评估了BCT的效果。他们发现BCT能显著减少偏见推理，并具有泛化到未见过的偏见和任务的能力。...此外，BCT减少了一致偏见推理的实例，即使在没有金标准标签的情况下也能有效。

10310

ResNet与常见ODE初值问题的数值解法

/p/51514687 如果没有兴趣从头了解，直接来看结论也是没有太大影响的。...在layer之间每两层就要加一个shortcut，如果把2-3层的sub-net看作是一层layer，直接前向堆叠几十次的做法感觉上收益会迅速递减。 ?...基于这个现象，我们对鲁棒性也进行了进一步的测试。假设一个非常简单的情况，Conv(3,64)，然后堆叠N个(64,64)维度的VGG风格双层3x3的block。...在具有一定深度的情况下，不论是具体性能还是收敛的情况，都随着方法的阶数上升而获得了相应的提升。...重参数化 二阶方法对RepVGG是有提升的，但更高阶就没有了。说明NN中的高阶堆叠还是依赖非线性的。这和一个block含有几层layer比较好的结果类似，2-3层比较理想，多了少了都会降。

1.1K40

NCB | 任善成团队揭示前列腺癌进展中肿瘤微环境的动态重组

前列腺癌具有较大的临床异质性，多数前列腺癌临床进展缓慢，但仍有些生长相对迅速，并可迅速发生骨、淋巴结转移并对雄激素剥夺疗法耐药，形成去势抵抗型前列腺癌（castration-resistant prostate...研究人员利用单细胞测序技术对12例前列腺癌原发灶和1例前列腺癌淋巴结转移灶样本进行了单细胞转录组测序，共获得36,424个单细胞的数据集，通过20个细胞类型标记物注释了上皮细胞、成纤维细胞、单核-巨噬细胞系...KLK3为前列腺特异抗原PSA的编码基因，是前列腺临床常用的分子标记物，一般认为只在前列腺癌细胞中表达，然而研究者发现KLK3在一个调节性T细胞（Cluster6）亚群和两个效应T细胞亚群（Cluster...该现象不仅在前列腺癌中存在，研究者还利用单细胞公共数据库发现，在肾细胞癌、结直肠癌、非小细胞肺癌、头颈部鳞癌等多种肿瘤中，T细胞均表达相对应的肿瘤标记物，提示肿瘤细胞利用其自身的标记物来影响免疫细胞的功能是一个广泛的现象...该研究通过单细胞转录组测序技术揭示了前列腺癌发生发展各个时期微环境各细胞亚群的变化，更新了对肿瘤标记物的理解，发现了前列腺癌单细胞水平的分子分型标记物和与肿瘤进展相关的细胞亚型，对前列腺癌新型治疗策略和肿瘤生物标记物的开发具有重大价值

32110

DenseNet详解

,既证明了ResNet深度的冗余性,又缓解了上述问题的产生....DenseNet作为另一种拥有较深层数的卷积神经网络,具有如下优点: (1) 相比ResNet拥有更少的参数数量. (2) 旁路加强了特征的重用. (3) 网络更易于训练,并具有一定的正则效果. (4...何恺明先生在提出ResNet时做出了这样的假设:若某一较深的网络多出另一较浅网络的若干层有能力学习到恒等映射,那么这一较深网络训练得到的模型性能一定不会弱于该浅层网络.通俗的说就是如果对某一网络中增添一些可以学到恒等映射的层组成新的网路...Compression 为了进一步优化模型的简洁性,我们同样可以在transition layer中降低feature map的数量.若一个Denseblock中包含m个feature maps,那么我们使其输出连接的...cat操作,一个直观的影响就是每一层学到的feature map都能被之后所有层直接使用,这使得特征可以在整个网络中重用,也使得模型更加简洁. ?

48150

DenseNet详解

,既证明了ResNet深度的冗余性,又缓解了上述问题的产生....DenseNet作为另一种拥有较深层数的卷积神经网络,具有如下优点: (1) 相比ResNet拥有更少的参数数量. (2) 旁路加强了特征的重用. (3) 网络更易于训练,并具有一定的正则效果. (4...何恺明先生在提出ResNet时做出了这样的假设:若某一较深的网络多出另一较浅网络的若干层有能力学习到恒等映射,那么这一较深网络训练得到的模型性能一定不会弱于该浅层网络.通俗的说就是如果对某一网络中增添一些可以学到恒等映射的层组成新的网路...Compression 为了进一步优化模型的简洁性,我们同样可以在transition layer中降低feature map的数量.若一个Denseblock中包含m个feature maps,那么我们使其输出连接的...cat操作,一个直观的影响就是每一层学到的feature map都能被之后所有层直接使用,这使得特征可以在整个网络中重用,也使得模型更加简洁. ?

34060

数据结构之红黑树

2-3树为了维持绝对平衡，需要满足以下条件： 2节点有且只能有两个子节点，并只能包含一个数据项 3节点有且只能有三个子节点，并只能包含两个数据项，大小关系从左至右依次递增 添加数据项时不能将该数据项添加到一个空节点上...---- 2-3树的绝对平衡性 之前我们提到了2-3树插入节点时不能将该节点插入到一个空节点上，新的节点只能通过分裂或者融合产生。...为了避免退化成链表，具有平衡特性的树状结构，会采取一些手段来维持树的平衡，例如AVL是通过旋转节点，而2-3树则是通过分裂和融合。...---- 红黑树与2-3树的等价性 了解了2-3树后，我们来看下红黑树与2-3树的等价性，严格来说是左倾红黑树才是与2-3树是等价的。...与2-3树一样，红黑树具有二分搜索树的性质，并且也是自平衡的，但不是绝对平衡，甚至平衡性比AVL树还要差一些。 之前提到了2-3树是绝对平衡的，对于任意节点的左右子树的高度一定是相等的。

34810
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券