Bayesian Test-Time Adaptation for Vision-Language Models 
使用预训练的视觉模型（例如剪辑）的测试时间适应，旨在使模型适应新的，潜在的分布测试数据。现有方法计算视觉嵌入和可学习的类嵌入（通过文本嵌入初始化）的相似性，用于零摄像图像分类。在这项工作中，我们首先根据贝叶斯定理分析了此过程，并观察到影响最终预测的核心因素是可能性和先验 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2503.09248v2 likelc
Medical large language models are easily distracted 
大型语言模型（LLMS）有可能改变医学的可能性，但是现实世界中的临床场景包含可阻碍性能的无关信息。辅助技术（如环境命令）的兴起，自动产生了活着的患者遇到的票据，它有可能引入额外的噪音，从而使评估LLM的能力过滤相关数据的能力至关重要。为了调查这一点，我们开发了Meddistractqa，这是一种使用USMLE风格的问题的基准，并嵌入了模拟现实世界的分心 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2504.01201v1 firefly2024
firefly2024
Revealing the Invisible with Model and Data Shrinking for Composite-database Micro-expression Recognition 
复合数据库的微表达识别引起了人们越来越多的关注，因为它对现实世界的应用更为实用。尽管复合数据库为学习良好的表示模型提供了更多的样本多样性，但重要的微妙动力很容易消失在域移动中，以使模型极大地降低了其性能，尤其是对于深层模型。在本文中，我们分析了学习复杂性的影响，包括输入复杂性和模型复杂性，并发现较低分辨率的输入数据和较浅的体系结构模型有助于缓解复合数据库任务中深层模型的降级 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2006.09674v1 uuu1012
Rethinking Medical Report Generation: Disease Revealing Enhancement with Knowledge Graph 
知识图（KG）在医学报告生成（MRG）中起着至关重要的作用，因为它揭示了疾病之间的关系，因此可以用来指导生成过程。但是，建造全面的公斤是劳动密集型的，其在MRG过程中的应用不足。在这项研究中，我们在胸部X射线成像上建立了一个完整的kg，其中包括137种类型的疾病和异常 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2307.12526v1 aaatuzi
O-TPT: Orthogonality Constraints for Calibrating Test-time Prompt Tuning in Vision-Language Models 
测试时间及时调整视觉模型（VLMS）正在引起人们的注意，因为它们可以使用未标记的数据学习而无需微调。尽管VLMS的测试时间及时调整方法可以提高准确性，但所得模型倾向于表现出较差的校准，这对这些模型的可靠性和可信度表示怀疑。值得注意的是，需要更多的注意力用于校准视觉模型中的测试时间及时调整 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2503.12096v1 likelc
Align to Structure: Aligning Large Language Models with Structural Information 
对于大型语言模型（LLM）来说，生成长而连贯的文本仍然是一个挑战，因为它们缺乏层次结构计划和在话语产生中的结构性组织。我们介绍了结构对齐，这是一种新颖的方法，将LLM与人类的话语结构保持一致，以增强长篇文本生成。通过将语言基础的话语框架整合到加强学习中，我们的方法指导模型以产生连贯且组织良好的产出 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2504.03622v1 liuweitang
Lipschitz Constant Meets Condition Number: Learning Robust and Compact Deep Neural Networks 
最近的研究表明，深度神经网络（DNN）的高压，例如，DNN的重量基质的大量修剪会导致准确性和对对抗攻击的敏感性严重下降 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2503.20454v1 odenkkk
Evolution 6.0: Evolving Robotic Capabilities Through Generative Design 
我们提出了一个新概念，即Evolution 6.0，它代表了由生成AI驱动的机器人技术的演变。当机器人缺乏完成人类要求的任务的必要工具时，它会自主设计所需的工具并学习如何使用它们来实现目标 ...
0 0 0 2025/04/08 arXiv:2502.17034v4 蔡明方

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