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作者:汪林、章万千(通讯作者)、吴大衍、祝菲、李波 论文概述:论文关注行人再识别系统的隐私保护。提出了一种新颖的PRIDE(主动保护行人再识别)方法,通过引入身份隔离机制,最大化受保护目标人物与数据库中其他图像的总体距离,有效防止非法查询检索。4. 多模态仇恨言论检测:跨域知识迁移 作者:杨...
中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说,OpenKS作为知识计算引擎项目中的基础软件架构,定义并丰富了知识计算的内涵,这种从跨领域知识自动归纳与迁移,到可泛化的知识演化与协同推理,再到永不停息的自主知识学习与计算服务的思路,将会加速众多知识密集型行业向...
新壹视频大模型采用了自监督学习方案,会观察和学习大量的视频数据,通过分析视频的结构、内容、风格等多个维度,自我理解和把握视频制作的规则和逻辑。此外,它还能跨场景进行知识迁移与关联,选择合适素材,调整视频风格。更重要的是,该大模型还可以面向行业级的垂直场景进行定向训练,以满足不同领域的需求...
记忆:与知识密切相关,但更侧重于后天学习的内容。推理和规划:基于知识和记忆进行逻辑推理和行动计划制定。可迁移性和通用性:使agent能够在不同环境和任务中保持有效性和适应性。三、Perception模块的构件框架 关键构件:文本输入、视觉输入、听觉输入和其他输入。核心目标:扩展agent的感知空间,涵盖多模态...
跨领域迁移学习:采用Fully-Shared Model和Specific-Shared Model等方法,实现不同领域之间的知识迁移。跨语言迁移学习:通过翻译和Universal Semantic Space等方法,解决小语种资料少、标签化数据少的问题。三、挑战与思考 未来,智能服务机器人将以多模态的方式提供自动服务模式和更好的人机协同模式,为用户和...
图神经网络(GNN):适用于处理图结构数据,如社交网络、知识图谱等。GNN通过节点和边的信息传递,实现图数据的表示和学习。学习方式 迁移学习:将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上,提高模型在新任务上的表现。强化学习:通过与环境交互,学习如何采取行动以最大化累积奖励。集成学习:结合多个...
对车企而言,DeepSeek提供了一种技术思路。黄睿介绍,DeepSeek给车企提供了模型蒸馏法的思路,这是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识,迁移到小型简单模型(学生模型)的技术,核心目标是压缩模型参数和计算资源需求,同时尽可能保留模型的性能。DeepSeek发布了R1模型的技术报告和蒸馏后的模型,基于此,...
此外,为了充分利用大规模多模态数据获取基础模型的优势,这一阶段提出了Upstream-Amateur (Up-A)视觉语言预训练框架,同时挖掘模态内和跨模态知识。 这一训练框架分为两个预训练阶段:Upstream-Amateur for Global Representation (Up-A-G)和Upstream-Amateur for Local Representation (Up-A-L)。 其中,Up-A-G(左...
关键词:时间 概念迁移 跨文化差异 1 概念迁移:先验知识对概念系统的影响 第一语言习得是学习者在自然语言环境中,无意识地将隐性知识内化,即是对母语的学习[1]。儿童在开始进行第一语言习得时,脑子里一片空白,没有任何外来语影响,是纯粹靠模仿成人的语言,不存在什么语言迁移。与第一语言习得的不...
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