这次我们能否彻底改变强化学习，变形金刚的挑战？
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强化学习
文章
在少量数据上训练GAN的技术
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生成对抗网络(GAN)
有哪些数据集和评价标准可以公平地评价防御机制？
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对抗性扰动
仅用10张图片就能成功进行跨域GAN学习
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生成对抗网络(GAN)
敌意数据扩展+混战，更强悍!
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自然语言处理
有一个隐含的错误？
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生成对抗网络(GAN)
StackVAE-G成为一个强大的装备，切入多变量时间序列异常检测领域
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时间序列
我们终于发现了!是他!
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风格_转移
理发店生成多张面孔的合成图像!
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生成对抗网络(GAN)
MTAD-GAT使用图形注意力进行多变量时间序列异常检测
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时间序列
![[材料信息学]通过个体剩余学习成功地挖掘](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/June2021/individual_residual_learning-min-520x300.png)
[材料信息学]通过个体剩余学习成功地挖掘了深度学习的潜力!
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材料信息学
从对抗性攻击的角度看普通和医学图像分类模型的差异
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对抗性扰动
这就是SoTA关于语音识别的论文! 谷歌的这项研究真是突破了半监督学习的极限!
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语音识别
什么是FaceController，一个高效的面部编辑模型？
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人脸识别
虚拟试穿几乎成为现实!生成式建模的前线!
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生成对抗网络(GAN)
一个支持血糖管理的最佳治疗决策的模型!构建强化学习模型，通过逆向强化学习估计奖励函数!
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医疗
使用G-buffers和渲染管线生成逼真的图像!
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图像2图像
CNN和Transformer与人类视觉相比如何？
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Transformer
小波扩散：最快的扩散模型
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生成图像
利用 ChatGPT 提高面部识别的准确性和透明度，这是软性生物识别技术的新发展
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大型语言模型
![[RL-GPT]在 Mincraft 中](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/March2024/rl-gpt-520x300.png)
[RL-GPT]在 Mincraft 中以比平常快几倍的速度获取钻石的框架现已推出
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机器学习
现在有了一个框架，可以让法律硕士使用 MBTI 评估人的个性！
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聊天室GPT
![[Qwen2.5-Coder]专门从事代](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/October2024/qwen2-5-coder-520x300.png)
[Qwen2.5-Coder]专门从事代码生成、完成和数学推理任务的 LLM
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大型语言模型
![[DPO]一种不使用强化学习，直接将大规](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2024/direct_preference_optimization-520x300.png)
[DPO]一种不使用强化学习，直接将大规模语言模型与用户偏好相匹配的方法
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RLHF
![Swin 变形金刚] 基于变形金刚的图像](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/February2024/swin_transformer-520x300.png)
Swin 变形金刚] 基于变形金刚的图像识别模型，你现在要抓紧了
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图片识别
简单!准确度高!异常检测模型PatchCore的吸引力
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目标检测
人工智能艺术与人类艺术--人们更喜欢哪一种？
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生成图像
用于评估人工智能代理性能的综合基准--AgentBench 现已推出！
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代理模拟
NeurIPS2020 Highlights
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调查
最新的激活函数综合评述!
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调查
扩散政策：机器人扩散模型！当机器人也能做披萨
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扩散模型
![[情感提示] 情感提示输入可提高 LLM](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/January2024/emotionprompt-520x300.png)
[情感提示] 情感提示输入可提高 LLM 性能。
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提示方法