11 2024 档案
摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Improving Object Detection via Local-global Contrastive Learning 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.05058 论文代码：https://local
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Exploring the Benefit of Activation Sparsity in Pre-training 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.03440 论文代码：https://github.co
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Collective Critics for Creative Story Generation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.02428 创新点 提出了 \({\tt CritiCS}\) 的框架，旨在通过
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Parameter Competition Balancing for Model Merging 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.02396 论文代码：https://github.com/duguodong
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摘要：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
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摘要：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://
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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
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摘要：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.
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摘要：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
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摘要：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：
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摘要：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
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Anytime Continual Learning for Open Vocabulary Classification 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.08518 论文代码：https://github.c
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Agglomerative Token Clustering 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11923 论文代码：https://github.com/JoakimHaurum/ATC 创新点 提出了层次to
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摘要：本文是对公开论文的核心提炼，而非直接翻译，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: Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models? 论文地址：https://a
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Visual Grounding with Multi-modal Conditional Adaptation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.04999 论文代码：https://github.com/Mr
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摘要：来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Open-World Dynamic Prompt and Continual Visual Representation Learning 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.05312 创新点 在开放世界中建立
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