视觉转换器已成功应用于图像识别任务。已经有类似于文本模型中的原始工作的基于多头自注意力（ vit \ cit {dosovitskiy2020image}，deit \ cit {touvron2021Training}）或最近基于谱层（ fnet \ cite {lee2021fnet} ...
正常整合从获得的正常地图中重建3D表面，例如通过光度立体声 ...
在赞助搜索广告的领域中，将广告与用户查询的搜索意图相匹配至关重要。查询对象词（即 ...
增强学习（RL）已经看到了四倍的机器人控制取得了许多成功。参考动议的模仿为指导解决方案的解决方案提供了一个简单而强大的先验，而无需精心奖励设计。尽管大量工作使用运动捕获数据或手工制作的轨迹作为参考运动，但相对较少的工作探索了来自基于模型的轨迹优化的参考运动的使用 ...
最近的进步表明，通过基于规则的强化学习（RL）和结果奖励，通过基于规则的强化学习（RL）在多模式大语言模型（MLLM）中取得了成功。但是，这种范式通常缺乏对导致最终HTTP URL结果的思维过程的监督，该模型可能会学习亚最佳推理策略，这可能会阻碍其泛化能力。鉴于此，我们提出了Sophiavl-R1，以尝试在此范式中为思考过程添加奖励信号 ...
多模式的大型语言模型（MLLM）在各种任务中都取得了令人印象深刻的性能，通常由于其强大的文本图像对齐功能，通常以剪辑量为其视觉编码器。虽然先前的研究表明，不同的剪辑层捕获了不同类型的信息，但较浅的层侧重于精细的视觉细节，并且更深的层与文本语义更紧密地对齐，但大多数MLLM仍然基于经验启发式而不是系统分析选择视觉特征。在这项工作中，我们提出了在{浅，中间和深层}类别中具有相似行为的小组剪辑层的相似性 ...
受大规模语言建模进度的启发，我们采用类似的方法来构建文本输出领域之外的单一通才代理。我们称为Gato的代理商是一种多模式，多任务，多任务的通才政策。具有相同权重的同一网络可以播放Atari，字幕图像，聊天，带有真正的机器人臂的堆栈块等等，根据其上下文决定是否输出文本，联合扭矩，按钮按下或其他 Token ...
基于物理的渲染材料（PBR）材料在现代图形中起着至关重要的作用，从而实现了跨不同环境图的逼真的渲染。开发一种能够自动生成高质量PBR材料而不是RGB纹理的有效且有效的算法，可以显着简化3D内容创建。大多数现有方法利用预先训练的2D扩散模型进行多视图图像合成，这通常会导致生成的纹理和输入3D网格之间的严重不一致 ...
