Transformer
为了让人工智能不会忘记图像，CoMemo 率先推出了下一代视觉和语言模型
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PictSure：通过视觉嵌入功能挑战 "Few-Shot "分类的新方法
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多扬声器语音识别的新浪潮：使用 DiCoW 和 DiariZen 的高精度系统的挑战
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超解析内存网络：改变 Transformer 内存效率的新方法
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Hymba，一种挑战小型 LLM 极限的新架构
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Insight-V：连接视觉与思维的多模态推理新策略
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稳定流：图像生成背后 "真正重要的层次 "可视化
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通过 OWL-ViT 实现开放词汇对象检测
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神经网络
一项极具挑战性的分类任务！使用 WHFEMD 算法准确、高效地捕捉和分类发音障碍的特征
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肢体瘫痪者的语音识别功能
让法律硕士在白板上写下他们的推理过程，可以大大提高他们的视觉推理能力！
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提示方法
跨层关注大大减少了变压器内存
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Transformer
YesBut：帮助 VLM 理解讽刺和漫画的数据集的出现！
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数据集
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[SCoRe]强化学习，提高 LLM 自我纠错能力！在多步骤过程中发现和纠正错误
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大型语言模型
人工智能改变数学教育，使用大规模语言模型解决数学问题的潜力和挑战
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大型语言模型
更好的注意机制提高了 LLM 长文本处理的性能！
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大型语言模型
![OmniGen] 只需一个生成模型就能完](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2024/omnigen-520x300.png)
OmniGen] 只需一个生成模型就能完成所有基于图像的任务！
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生成图像
SkySense：多模态遥感基础模型
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CVPR