文本到图像（T2I）扩散模型的最新进展表明，在产生高保真图像方面具有显着的功能。但是，这些模型通常很难忠实地渲染复杂的用户提示，尤其是在属性绑定，否定和组成关系等方面。这导致用户意图与生成的输出之间的不匹配 ...

准确的新闻表示对于新闻推荐至关重要。大多数现有的新闻表示方法仅从新闻文本中学习新闻表示，而忽略了图像之类的新闻中的视觉信息。实际上，用户不仅可以单击新闻，这不仅是因为对新闻标题的兴趣，而且还因为新闻图像的吸引力 ...

移情对于在口语对话系统中实现自然互动至关重要，使机器能够对年龄，性别和情感等副语言提示识别并适当地做出反应。端到端语言模型的最新进展（统一语音理解和产生）提供了有希望的解决方案。但是，一些挑战持续存在，包括过度依赖大规模对话数据集，对传达同理心至关重要的副语言提示的提取不足，以及缺乏特定于移情的数据集和评估框架 ...

随着大语言模型（LLM）的快速发展，增强学习（RL）已成为增强LLMS推理能力的关键方法。与传统的培训方法不同，RL包括多个阶段：推出，奖励和培训，这需要在各种工人类型之间进行协作。但是，由于两个主要因素，当前的RL系统继续努力应对大量的GPU未充分利用：（1）由于测试时间缩放，推出阶段主导了整体RL过程； （2）推出长度的不平衡（在同一批次内）导致GPU气泡 ...

深度学习模型已被广泛应用于快速MRI。大多数现有的深度学习模型，例如 ...

高斯分裂已成为一种用于新型视图合成的高性能技术，从而实现了实时渲染和小场景的高质量重建。但是，到目前为止，扩展到较大的环境已经依靠将场景划分为块 - 这种策略在块边界引入文物，使跨不同尺度的训练变得复杂，并且非常适合非结构化的场景，例如城市规模的天桥，结合街道级别的视图。此外，渲染基本上仍然受GPU记忆的限制，因为所有可见的块必须同时存在于VRAM中 ...

3D异常检测对于工业质量检查至关重要。尽管现有方法取得了显着的进步，但由于全球信息不足，它们的性能在高精度3D异常检测中降低。为了解决这个问题，我们提出了多视图重建（MVR），该方法无效地将高分辨率点云转换为多视图图像，并采用基于重建的异常检测框架来增强全球信息学习 ...

（火烈鸟）示例来实现少样本学习，而且还可以提供涉及图像之间交互的更复杂的提示，而且还可以提供涉及图像之间交互的更复杂的提示，例如... ...