图像恢复（IR）旨在从受噪声，模糊，阴霾，雨水和低光条件等各种腐败影响的降级输入中恢复高质量的图像。尽管最近进步，但大多数现有方法将IR视为直接映射问题，依靠跨降解类型的共享表示，而无需对其结构多样性进行建模。在这项工作中，我们介绍了一个IR的Mirage，这是一个IR中的一个统一和轻巧的框架，将输入特征空间明确分解为三个语义上的平行分支，每个分支都通过专门的模块关注全球环境，本地质地的卷积和ML ...
我们引入了一种新颖的 3D 生成方法，用于创建多功能且高质量的 3D 资产。其基础是统一的结构化 LATent (SLAT) 表示，它允许解码为不同的输出格式，例如辐射场、3D 高斯和网格。这是通过将稀疏的 3D 网格与从强大的视觉基础模型中提取的密集多视图视觉特征相集成来实现的，全面捕获结构（几何）和纹理（外观）信息，同时保持解码过程中的灵活性 ...
人们对拥抱基于 Transformer 的架构进行医学图像分割的兴趣爆炸了。但是，缺乏大规模注释的医学数据集使得与自然图像中的表现相当。相比之下，卷积网络具有更高的电感偏见，因此很容易训练高性能 ...
建议对于用户体验和公司收入都至关重要，并且显示出生成推荐模型（GRM）最近产生了质量建议。但是，现有系统受到功能支持不足的限制和在工业场景中培训GRM的效率低下的实现。因此，我们将MTGRBOOST作为GRM培训的有效且可扩展的系统介绍 ...
在许多领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中，广泛验证了缩放定律。在推荐系统中，最近的工作采用了生成建议来实现可扩展性，但是它们的生成方法需要放弃传统推荐模型的精心构造的跨特征。我们发现，这种方法会大大降低模型性能，并且扩大无法补偿 ...
DO-RAG: A Domain-Specific QA Framework Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation
域特异性的质量保证系统不仅需要生成的流利度，而且需要基于结构化专家知识的高事实准确性。虽然最近的检索型发电（RAG）框架改善了上下文的回忆，但他们在整合异质数据并保持推理一致性方面努力努力。为了应对这些挑战，我们提出了do-rag，这是一个可扩展且可自定义的混合质量保证框架，将多级知识图构造与语义矢量检索集成在一起 ...
加强学习（RL）的概括仍然是一个重大挑战，尤其是当代理遇到具有看不见动态的新型环境时。从人类组成推理中汲取灵感 - 重新配置已知组件以处理新情况 - 我们以组成因果成分（WM3C）介绍了世界建模。这个新颖的框架通过学习和利用组成因果成分来增强RL的概括 ...
我们研究了恒星在斯隆数字天空调查（SDSS）的数据档案中的光度特性，主要目的是了解整个数据集的光度校准。可以证实，点源的光度校准已经与SDSS标准恒星紧密相关。我们还证实，SDSS分光光度计数据的光度合成提供了宽带通量，与误差不超过0的宽带光度法一致 ...
