灾难性遗忘会影响神经网络的训练，从而限制了他们依次学习多个任务的能力。从建立良好的可塑性困境的角度来看，神经网络往往过于塑料，缺乏防止忘记先前知识所必需的稳定性，这意味着随着学习的进展，网络往往会忘记先前看到的任务。这种现象在持续的学习文献中创造了，最近引起了很多关注，并且已经提出了几种成功的方法 ...

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已经进行了广泛的研究，以探索大语言模型（LLMS）的桌面推理能力，并显着改善了现有基准的性能。但是，现实世界应用程序中的表格和用户问题更为复杂和多样化，与现有基准相比，存在差距。为了填补空白，我们建议使用\ textbf {m} eta \ textbf {o} cliates \ textbf {textbf {表}推理，命名为Mimotable ...

在大规模的统计学习中，数据收集和模型拟合正在越来越多地向外围设备移动 -   - 手机，手表，健身追踪器 - 远离集中式数据收集。与该分散数据中的这一增加的同时，越来越多的挑战保持隐私，同时允许足够的信息符合准确，有用的统计模型。这激发了当地隐私的概念 - 最重要的是，当地的差异隐私，这为敏感数据披露提供了强有力的保护 - 在统计学家或学习者甚至可以观察到数据之前，数据被混淆，为个人数据提供了强有 ...

开放式摄影多个对象跟踪旨在概括跟踪器在培训期间看不见的类别，从而在各种现实世界中实现其应用程序。但是，现有的开放式摄影跟踪器受其框架结构，隔离框架级别的感知以及模态相互作用不足的限制，这阻碍了其在开放式摄氏分类和跟踪中的性能。在本文中，我们提出了OVTR（使用 Transformer 的端到端开放式唱机多个对象跟踪），这是第一个同时对运动，外观和类别进行建模的端到端开放式视频跟踪器 ...

将自然语言转化为结构化查询语言（SQL）的改进可以归因于大语言模型（LLMS）的进步。针对特定数据库方言（例如MySQL）量身定制的开源LLM表现出色。但是，云服务提供商正在寻找统一的数据库管理器服务（e ...

现有的视觉模型（VLMS）通常患有视觉幻觉，其中生成的响应包含不正确的视觉输入中的不准确性。努力解决此问题而不模型登录主要通过对比或放大解码过程中视觉嵌入的权重来减少偏见，从而主要减轻幻觉。但是，这些方法以损害语言推理能力为代价改善了视觉感知 ...

我们提出了第一个大型重建模型（lrm），它可以在短短5秒内从单个输入图像预测对象的3d3d shapenet）上以特定类别方式进行训练的方法相比，lrm采用高度可扩展的基于 Transformer 的架构，具有5，具有，可以直接从数据集预测神经辐射场（ nerf），100万个对象的海量多视图数据上以端到端的方式训练我们的模型，包括来自objaverse mvimgnet的真实捕获 ...