有没有一种方法可以从输入文本中读取并进行联合计算？

是的，可以使用安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，简称SMPC）来实现从输入文本中读取并进行联合计算。

SMPC是一种保护数据隐私的计算方法，它允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下进行计算。通过使用密码学协议和分布式计算技术，SMPC可以实现在多个参与方之间共享数据并进行计算，而不需要将数据直接暴露给其他参与方。

SMPC的优势包括：

数据隐私保护：SMPC确保参与方的私有数据在计算过程中不会被泄露。
分布式计算：SMPC允许多个参与方共同参与计算，分担计算负载，提高计算效率。
安全性：SMPC使用密码学协议来保证计算的安全性，确保计算结果的正确性和可信度。

SMPC的应用场景包括：

金融领域：多个银行可以通过SMPC进行联合风险评估和信用评级，而不需要直接共享客户数据。
医疗领域：多个医疗机构可以通过SMPC进行联合研究和诊断，保护患者隐私。
数据分析：多个数据所有者可以通过SMPC进行联合数据分析，发现数据之间的关联和模式，而不需要共享原始数据。

腾讯云提供了SMPC相关的产品和服务，例如腾讯云安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）平台，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/smpc

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首批类Sora模型出现，色拉布上线Snap Video，效果优于Pika、不输Gen-2

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教程 | 如何使用深度学习为照片自动生成文本描述？

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伯克利胡戎航124页博士论文：视觉与语言推理的结构化模型

eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2020/EECS-2020-50.pdf 视觉和语言任务（如回答有关图像的问题、建立一个参考表达式或遵循自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本的两种模式进行联合建模和推理...我们已经见证了视觉和语言联合推理的重要进展，通常是通过在更大的数据集和更多的计算资源的帮助下训练的神经方法。...第二章中，作者从引用表达式基础的任务开始提出的组合模块网络（CMNs）考虑了这些表达式中的组合结构，可以显著地提高准确性和泛化性。...Transformers读取图像中的文本进行问答的问题。...用于组合VQA的端到端模块网络：本文的方法首先计算问题的深度表示，并将其作为使用RNN实现的layout预测策略的输入。

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微软IJCAI演讲PPT Part II：深度学习在统计机器翻译和对话上的应用

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X-Pool：多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，在视频文本检索上达到SOTA性能！（CVPR 2022）

检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息，并理解大量视频数据。文本视频检索是解决这一问题的一种方法，其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...为了计算两种模态之间的相似性，一种常见的技术是首先将文本和视频嵌入到联合潜在空间中，然后应用距离度量，例如文本和视频嵌入之间的余弦相似性。...更准确地说，给定一个文本t和视频帧作为输入，CLIP输出联合空间中的一个文本嵌入和一个帧嵌入：其中是CLIP的文本编码器，是CLIP的图像编码器。对于每个视频，我们可以得到一系列的帧嵌入。...首先，k超参数的调整可以是特定于任务和实例的。第二，决定从哪些帧聚合可能需要比简单的余弦相似性更复杂的推理。第三，抑制所有较低权重的帧过于严格。因此，作者提出了一种参数化方法来解决这些额外的考虑。...因此，为了更有效地测试文本视频检索方法对内容多样性的鲁棒性，一种方法是通过更多的场景转换在视觉内容中引入额外的多样性。

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神经机器翻译与代码（上）

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Yann LeCun最新文章：自监督学习的统一框架，人类婴儿般学习

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字符级NLP优劣分析：在某些场景中比词向量更好用

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