日期: 2025 年 1 月 6 日
数据不够致Scaling Law撞墙?CMU和DeepMind新方法可让VLM自己生成记忆
CMU 和 Google DeepMind 的研究提出了一种名为 ICAL 的方法,通过使用低质量数据和反馈来生成有效的提示词,改善 VLM 和 LLM 从经验中提取见解的能力,从而解决高质量数据不足的问题。
AAAI 2025 IML领域首个稀疏化视觉Transformer,代码已开源
SparseViT 是一种新的图像篡改检测模型,利用非语义信息替代手工制作的手工特征提取器。通过稀疏自注意力机制,它提高了计算效率并增强了模型对复杂场景的适应性。