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AI实时解读大脑信号，7倍速还原图像关键视觉特征，LeCun转发
现在，ai已经能实时解读大脑信号了！ 这不是耸人听闻，而是Meta的一项新研究，能够凭脑信号猜出你在0.5秒内看的图，并用AI实时还原出来。 在此之前，AI虽然已经能从大脑信号中比较准确地还原图像，但还有个bug——不够快。 为此，Meta研发了一个新解码模型，让AI光是图像检索的速度就提升了7倍，…
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谷歌AI视频再出王炸！全能通用视觉编码器VideoPrism，性能刷新30项SOTA
AI视频模型Sora爆火之后，Meta、谷歌等大厂纷纷下场做研究，追赶OpenAI的步伐。 最近，来自谷歌团队的研究人员提出了一种通用视频编码器——VideoPrism。 它能够通过单一冻结模型，处理各种视频理解任务。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepS…
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2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步 2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文，以及Flow Forecast [FF]预测框架。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手…
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准备图像AI项目数据集的七个步骤
译者 | 陈峻 重楼 | 审校 不知你是否注意到，数据集可能是机器学习项目中最容易被忽视的部分。在大多数人看来，数据集不过是一些快速拼凑、或已下载的预制图像的集合。而实际上，数据集是任何基于图像的人工智能（ai）项目的基石。对于任何旨在实现高准确性的机器学习项目来说，创建和管理一个平衡且结构合理的数…
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模块化MoE将成为视觉多任务学习基础模型
多任务学习（MTL）存在很多挑战，因为不同任务之间的梯度可能矛盾。为了利用任务之间的关联，作者引入了 Mod-Squad 模型，它是多个专家组成的模块化模型。模型可以灵活优化任务和专家的匹配，针对任务选择部分专家。模型让每一个专家只对应部分任务，每一个任务只对应部分专家，以此最大化利用任务之间的正向…
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在自定义数据集上实现OpenAI CLIP
在2021年1月，openai宣布了两个新模型：dall-e和clip。这两个模型都是多模态模型，以某种方式连接文本和图像。clip的全称是对比语言-图像预训练（contrastive language-image pre-training），它是一种基于对比文本-图像对的预训练方法。为什么要介绍c…
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合成非模态感知数据集AmodalSynthDrive：用于自动驾驶的创新解决方案
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.06547.pdf数据集链接：http://amodalsynthdrive.cs.uni-freiburg.de 摘要 本文介绍…
