FAS-SGTD，通过学习Depth的时空信息，提高人脸欺骗检测的准确率。
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人脸识别
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你能在猫和人之间转换图像吗？CycleGAN开发的 "Transgaga"
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生成对抗网络(GAN)
标签平滑化背后的真相！！
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深度学习
2020变形金刚排行榜!
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Transformer
AI与人类的较量!它真的能打败人类吗？
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自动售货机
COG：利用过去的经验学习多功能机器人的框架!
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强化学习
Transformer的发展势不可挡！Transformer改进研究总结 Part3
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Transformer
Transformer的发展势不可挡! 改进Transformer的研究总结第2篇
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Transformer
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用一个简单的混合网络提高人脸欺骗检测的泛化性能，MixNet!
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人脸识别
卷积与变形金刚！进入下一阶段！视觉变换器，一种新的图像识别模型
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Transformer
哪怕只学习音乐和源代码，也能理解自然语言!
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自然语言处理
新的人脸身份转化器，具有基于密码的人脸匿名和恢复、隐私和可访问性。
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人脸识别
Parrot：通过多样化数据的先验学习，提高强化学习的样本效率
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强化学习
天空中的城堡！自动转换离线视频中的空域，精度高!
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能区分机器和人类吗？深入探讨文本生成模型和自动生成文本检测技术的现状!
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调查
RLV：使用人们解决任务的视频进行强化学习的框架。
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强化学习
什么是可解释性，彻底解释NLP中可解释性人工智能的现状!
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调查
小波扩散：最快的扩散模型
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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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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
VCRL：利用奖励差异控制学习难度的 LLM 强化学习新方法
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简单!准确度高!异常检测模型PatchCore的吸引力
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RLHF
Social-MAE 是一种社交人工智能，它利用自我监督学习来解读情绪、笑声和个性
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优于ViT!大规模CNN的新基本模型!:InternImage
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针对体育博彩中足球比赛预测挑战的机器学习模型
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U-Net和Transformer相结合!介绍Swin Unet，一个用于医学图像分割的新网络。
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