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本文是对公开论文的核心提炼，旨在进行学术交流。如有任何侵权问题，请及时联系号主以便删除。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Open-RAG: Enhanced Retrieval-Augmented Reasoning with Open-Source Large Lang 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17481 论文代码：https:// 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: VL4AD: Vision-Language Models Improve Pixel-wise Anomaly Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17330 创新性 提出VL4AD模型用于解 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: CNN Mixture-of-Depths 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17016 创新点 提出新的卷积轻量化结构MoD，在卷积块（Conv-Blocks）内通过动态选择特征图中的关键通道进行集中处理，提高 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Target-Aware Language Modeling via Granular Data Sampling 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.14705 创新点 提出了一种将预先训练好的标记符与多粒度标记 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: AlignSum: Data Pyramid Hierarchical Fine-tuning for Aligning with Human Summarization Preference 论文地址：https://arxiv.org/a 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: SAM4MLLM: Enhance Multi-Modal Large Language Model for Referring Expression Segmentation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409. 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: CLIP Adaptation by Intra-modal Overlap Reduction 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11338 创新点 提出一种基于轻量级适配的新方法，直接在图像空间中减少CLIP 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Vision-Language Model Fine-Tuning via Simple Parameter-Efficient Modification 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.16718 论文代码： 阅读全文
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来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Online Learning via Memory: Retrieval-Augmented Detector Adaptation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.10716 创新点 提出一种通过检索增强分 阅读全文