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在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识...
“强基固本,行稳致远”,科学研究离不开理论基础,人工智能学科更是需要数学、物理和神经科学等基础学科提供有力支撑,为了紧扣时代脉搏,我们推出“强基固本”专栏,讲解...
随着大型语言模型(LLMs)的成功,将视觉模型整合到LLMs中以构建视觉-语言基础模型近来引起了更多的关注。然而,现有的基于LLM的大型多模态模型(例如,Vid...
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精...
Volume 46, Number 1, January 2024,46卷第一期,第二部分11-20
联邦学习、数据异质性、贝叶斯理论 L. Liu et al., "A Bayesian Federated Learning Framework With On...
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件...
AIGC 大模型最火热的任务之一——基于 Diffusion Model 的图像编辑(editing)领域的首篇综述。长达 26 页,涵盖 297 篇文献!本文...
图学习在各种应用场景中发挥着关键作用,并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性,已经获得了显著的关注,这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。...
Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Late...
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