03 2024 档案
摘要：引言：3D模型生成的挑战与机遇 随着计算机图形学的发展，3D模型的生成在各个行业中变得越来越重要，包括视频游戏设计、电影制作以及AR/VR技术等。在3D建模的不同方面中，从文本描述生成3D模型成为一个特别有趣的研究领域，因为它的可访问性和易用性。尽管已经提出了多种方法来处理这一任务，但由于文本的模糊
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摘要：引言：多模态对话幻觉的挑战 在人工智能领域，开发能够通过视觉和语言等多种渠道与人类互动的通用助手是一个重要问题。受到大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的显著成功的启发，研究社区对开发能够支持视觉-语言指令的多模态助手，即大型多模态模型（LMMs），表现出了越来越浓厚的兴趣。这些模型在各种多模态
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摘要：引言：探索音乐驱动的长时舞蹈生成 在数字娱乐和虚拟现实的时代，音乐驱动的舞蹈生成技术正变得日益重要。从电影制作到游戏开发，再到为舞蹈设计师提供灵感和提高生产力，高质量且多样化的3D舞蹈动作自动生成解决方案的需求不断增长。尽管近年来生成性AI技术取得了飞速发展，现有的方法已经能够生成几秒钟的舞蹈，但现
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摘要：引言：AI在软件开发中的新角色 随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI在软件开发中的角色也在发生着翻天覆地的变化。开发者们越来越多地采用AI助手，如ChatGPT，以提高开发效率。这些AI编码助手已经进一步融入到集成开发环境（IDE）中，如GitHub Copilot，它们不仅在聊天界面中提供代码
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摘要：RESTful API（Representational State Transfer）是一种构建 web 应用程序的架构风格，它遵循一组约定和规则，以促进系统的可扩展性、可维护性和可重用性。它通过使用 HTTP 协议的基本请求方法（GET、POST、PUT、DELETE等）来访问和操作资源。 RE
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摘要：引言：3D人体姿态与形状恢复的新视角 在3D人体姿态和形状恢复领域，传统的方法通常依赖于优化技术，通过将人体模型拟合到图像观测数据上来解决逆问题。然而，这些方法存在多个局部最小值、对初始化敏感且通常较慢的缺点。为了克服这些限制，回归方法被提出，通过训练神经网络直接从图像预测人体模型参数。但现有的前馈
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摘要：开篇：金融科技中的信用违约预测的重要性 在金融科技（FinTech）领域，信用违约预测（Credit Default Prediction，CDP）是一个日益受到工业界和学术界关注的应用。信用违约预测在评估个人和企业的信用状况方面发挥着至关重要的作用，它使贷款机构能够就贷款批准和风险管理做出明智的决
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摘要：开篇：揭示多目标追踪中的长尾分布问题 在多目标追踪（MOT）的研究领域，长尾分布问题是一个不容忽视的挑战。这一问题源于不同行人在MOT数据集中轨迹长度的显著不平衡，即一些行人在视频序列中出现的帧数远多于其他行人。这种现象，我们称之为“行人轨迹长尾分布”。这种分布不平衡导致了网络在训练时对于出现频率较
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摘要：开篇：数学能力在常规语言模型中的崭露头角 数学能力长期以来被认为是语言模型中难以攻克的领域，只有在模型规模极大或经过大量数学相关预训练的情况下才可能显现。然而，最新的研究表明，即使是规模较小的常规语言模型，如LLaMA-2 7B，也已经展现出了强大的数学能力。这一发现挑战了以往的观点，即数学能力的显
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摘要：开篇：表格数据的独特性及其在AI中的应用 表格数据是一种独特的数据形式，它以二维矩阵的形式普遍存在于网页、文档和数据库中。与图像、音频和纯文本等其他数据模态相比，表格数据具有其独特的结构特性。例如，大多数表格对行和列的排列顺序是不敏感的，即行列的任意排
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摘要：揭秘大语言模型中线性表征的起源，卡内基梅隆大学新研究揭示AI学习的深层逻辑 引言：揭秘大型语言模型中的线性表征之谜 在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的内部工作机制一直是研究者们探索的重点。这些模型如何处理和理解语言，尤其是如何在其庞大的神经网络结构中编码和表达高层次的语义概念，是一个长久以来
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摘要：开篇：空间关系的重要性与视觉理解 在人类理解和与世界互动的过程中，物体之间的空间关系扮演着关键的角色。例如，当我们看到“咖啡杯下面有个碟子”时，我们能够理解这一空间关系，并据此制定合理的操作计划：先移开咖啡杯再拿起碟子。但是，现代计算机视觉系统是否能够准确完成这种空间关系识别任务呢？给定一张图片和两
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摘要：引言：高分辨率图像合成的挑战与进展 在人工智能领域，高分辨率图像的合成一直是一个极具挑战性的课题。随着技术的不断进步，我们已经能够通过各种模型，如稳定扩散模型（Stable Diffusion）、Imgen、eDiff-I、DALL·E 和 Emu，从简单的文本提示中生成引人入胜的图像和设计。这些模
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摘要：数据科学中的实时数据调整与优化挑战 在数据科学领域，实时数据调整和优化是一个复杂而又充满挑战的任务。数据科学项目通常涉及到大量的数据处理步骤，这些步骤之间存在着复杂的依赖关系。随着数据的实时更新，这些依赖关系可能会发生变化，从而需要动态地调整数据处理流程。此外，数据科学中的问题往往要求精确的推理和彻
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