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Informer论文：https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdfInformer源码：GitHub-zhouhaoyi/Informer2020:TheGitHubrepositoryforthepaper"Informer"acceptedbyAAAI2021.Transformer笔记：《AttentionIsAllYouNeed》_郑烯烃快去学习的博客-CSDN博客目录0x01Transformer存在的问题0x02Informer研究背景0x03Informer整体架构（一）ProbSparseSelf-attention（二）Self-attention

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（RAL2023）摘要    本文介绍了一种利用点和线特征的高效视觉惯性同步定位和映射(SLAM)方法。目前，基于点的SLAM方法在弱纹理和运动模糊等场景下表现不佳。许多研究者注意到线特征在空间中的优异特性，并尝试开发基于线的SLAM系统。然而，线条提取和描述匹配过程的计算量巨大，难以保证整个SLAM系统的实时性，而错误的线条检测和匹配限制了SLAM系统性能的提高。本文通过短线融合、线特征均匀分布、自适应阈值提取等方法对传统的线检测模型进行改进，获得用于构建SLAM约束的高质量线特征。基于灰度不变性假设和共线性约束，提出了一种线光流跟踪方法，显著提高了线特征匹配速度。此外，提出了一种独立于线端

源码 https://github.com/QitaoZhao/PoseFormerV2摘要最近，基于变换的方法在连续的2D到3D提升人体姿态估计中取得了显着的成功。作为一项开创性的工作，PoseFormer捕获了每个视频帧中人体关节的空间关系以及级联Transformer层跨帧的人体动态，并取得了令人印象深刻的性能。然而，在真实的场景中，PoseFormer及其后续产品的性能受到两个因素的限制：（a）输入关节序列的长度;（B）二维联合检测的质量。现有方法通常对输入序列的所有帧施加自关注，当为了获得更高的估计精度而增加帧数目时会造成巨大的计算负担，并且它们对2D联合检测器有限的能力所带来的噪声

原始题目：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting中文翻译：Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测发表时间：2021-05-18平台：ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence文章链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17325开源代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020摘要许多现实世界的应用都需要

技术报告：EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLLaMAANDAlpacaIntroductionChineseLLaMAChineseAlpacaLora-Fine-tuning实验7Bpre-trainingInstruction-Tuning13BPre-TrainingInstruct-TuningIntroduction首先作者说了最近ChatGPT等模型在AGI领域表现出了很好的性能，但是收到算力、闭源的限制，阻碍了研究。然后Meta与MIT分别开源了LLaMA、Alpaca，这让研究有了希望。然后作者说这两个模型是基于英文预料训练

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