实现人类水平的智力需要精炼系统1和系统2思维之间的认知区别。在大型语言模型驱动的当代AI虽然表现出类似人类的特征，但它没有真正的认知。从结构化的基准过渡到现实世界情景，给视觉推动者带来了挑战，通常会导致不准确和过度自信的响应 ...

尽管在不受控制的面部检测中已经取得了长足的进步，但野外准确有效的面部定位仍然是一个开放的挑战。本文提出了一个强大的单阶段探测器，名为“视网膜面”，该探测器通过占据关节超级监督和自我监督的多任务学习的优势，在各种面孔上进行像素面部定位。具体而言，我们在以下五个方面做出了贡献：（1）我们手动注释较宽的面部数据集中的五个面部标志物，并在此额外的监督信号的帮助下观察到硬面检测的显着改善 ...

大型语言模型（LLM）输出的评估要求用户对各种配置的最佳输出做出重要判断。这个过程是昂贵的，并且鉴于大量数据需要时间。 LLM越来越多地用作评估者来过滤培训数据，评估模型绩效或通过详细评估为人类评估者提供帮助 ...

在本文中，我们将讽刺漫画的一代民主化，使个人能够用照片和概念素描轻松地制作个性化的漫画。我们的目标是在抽象和身份之间取得微妙的平衡，同时保留草图中固有的创造力和主观性。为了实现这一目标，我们将与单像个性化同时提出明确的Rank-1模型编辑，从而选择性地将细微的编辑应用于跨注意层，以实现认同和样式的无缝合并 ...

在本文中，我们解决了多视图子空间聚类问题。我们的方法利用循环代数进行张量，该代数是通过堆叠不同视图的子空间表示矩阵而构建的，然后旋转，以捕获低等级张量子空间空间，以便可以通过介绍多个数据的高阶相关性来实现视图特异性子空间的改进。张量 - 单点值分解（T-SVD）\ cite {kilmer13}，我们可以对旋转的张量对新型的低级张量约束强加，以从多个视图中捕获互补信息 ...

准确检测和跟踪周围物体对于实现自动驾驶车辆至关重要。虽然光探测和测距 (LiDAR) 传感器为高性能设定了基准，但仅摄像头解决方案的吸引力在于其成本效益。值得注意的是，尽管无线电探测和测距 (RADAR) 传感器在汽车系统中广泛使用，但由于数据稀疏和测量噪声，它们在 3D 探测和跟踪方面的潜力在很大程度上被忽视 ...

最近的研究强调了大语言模型（LLM）作为零相关性等级的重要潜力。这些方法主要利用及时学习来通过生成排名的潜在文档列表来评估查询和文档之间的相关性。尽管他们承诺，但与LLMS相关的巨额成本对其在商业搜索系统中的直接实施构成了重大挑战 ...

根据遗忘曲线理论，我们可以通过学习广泛的数据并进行足够的休息来增强记忆力的保留。这意味着要有效地保留新知识，必须彻底学习它并确保足够的休息，以便我们的大脑可以记住而不会忘记。该理论的主要要点是，在再次学习相同的数据之前，立即学习广泛的数据需要足够的休息 ...