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2024年1月17日Arxiv最热论文推荐:清华提出多模态知识检索新框架、MIT新方法大幅提升LLMs的连贯性、浙大新模型助力视频任务新突破、Meta 革新搜索技术、Google革新AI写作

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文解读、论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要均由赛博马良平台(saibomaliang.com)上的智能体 「AI论文解读达人」 提供。如需查看其他热门论文,欢迎移步 saibomaliang.com   ^_^TOP1GenerativeMulti-ModalKnowledgeRetrievalwithLargeLanguageModels标题:清华&腾讯联手突破!提出多模态知识检索新框架,性能大幅领先,AAAI2024亮相标签:Tsinghua、Tencent、NLP、IR、AAAI2024作者:XinweiL

MIT_线性代数笔记:第 26 讲 复矩阵;快速傅里叶变换

目录复向量Complexvectors复矩阵Complexmatrices傅里叶变换Fouriertransform快速傅里叶变换FastFouriertransform实矩阵也可能有复特征值,因此无法避免在矩阵运算中碰到复数,本讲学习处理复数矩阵和复向量。最重要的复矩阵是傅里叶矩阵,它用于傅里叶变换。而对于大数据处理快速傅里叶变换(FFT)显得更为重要,它将傅立叶变换的矩阵乘法中运算的次数从n2n^2n2次降至nlog2nnlog2^nnlog2n次。复向量Complexvectors对于给定的复向量z=[z1z2...zn]∈Cnz=\begin{bmatrix}z_1\\z_2\\...

超越BEVFusion!又快又好的极简BEV融合部署方案

本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在算法开发中,激光雷达-相机3D目标检测遇到了过度拟合问题,这是由于违反了一些基本规则。在数据集构建的数据标注方面,本文参考了理论补充,并认为回归任务预测不应涉及来自相机分支的特征。通过采用“检测即标签”的前沿观点,本文提出了一种新的范式,称为DAL。使用最经典的初级算法,通过模仿数据标注过程构建了一个简单的预测流水线。然后,本文以最简单的方式对其进行训练,以最小化其依赖性并增强其可移植性。尽管构造和训练都很简单,但所提出的DAL范式不仅在性能上取得了重大突破,而且在所有现有方法中提供了速度和精度之间的优越权衡。凭借全面

MIT_线性代数笔记:第 22 讲 对角化和矩阵的幂

目录对角化矩阵DiagonalizingamatrixS−1AS=Λ矩阵的幂PowersofA重特征值Repeatedeigenvalues差分方程Differenceequationsuk+1u_{k+1}uk+1​=Auku_kuk​斐波那契数列Fibonaccisequence本讲中将学习如何对角化含有n个线性无关特征向量的矩阵,以及对角化是怎样简化计算的。对角化矩阵DiagonalizingamatrixS−1AS=Λ如果矩阵A具有n个线性无关的特征向量,将它们作为列向量可以组成一个可逆方阵S,并且有:这里的矩阵Λ为对角阵,它的非零元素就是矩阵A的特征值。因为矩阵S中的列向量线性无关,

谷歌MIT最新研究证明:高质量数据获取不难,大模型就是归途

获取高质量数据,已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。前几天,OpenAI被《纽约时报》起诉,并要求索赔数十亿美元。诉状中,列举了GPT-4抄袭的多项罪证。甚至,《纽约时报》还呼吁摧毁几乎所有的GPT等大模型。一直以来,AI界多位大佬认为「合成数据」或许是解决这个问题的最优解。此前,谷歌团队还提出了用LLM代替人类标记偏好的方法RLAIF,效果甚至不输人类。现如今,谷歌MIT的研究人员发现,从大模型中学习可以得到使用真实数据训练的最佳模型的表征。这一最新方法称SynCLR,一种完全从合成图像和合成描述学习虚拟表征的方法,无需任何真实数据。论文地址:https://arxiv.org/abs/231

mit6.828 - lab5笔记(上)

文件系统结构unix的文件系统相关知识unix将可用的磁盘空间划分为两种主要类型的区域:inode区域和数据区域。unix为每个文件分配一个inode,其中保存文件的关键元数据,如文件的stat属性和指向文件数据块的指针。数据区域中的空间会被分成大小相同的数据块(就像内存管理中的分页)。数据块中存储文件数据和目录元数据。目录条目包含文件名和指向inode的指针jos的文件系统jos对文件系统进行了简化——不使用inode。文件的所有元数据存储在目录条目中。jos中的数据区域也会被划分为“块”磁盘上的数据结构磁盘不可能以字节为单位进行读写,而是以扇区为单位进行读写。jos中扇区为512字节。硬件

mit6.828 - lab5笔记(上)

文件系统结构unix的文件系统相关知识unix将可用的磁盘空间划分为两种主要类型的区域:inode区域和数据区域。unix为每个文件分配一个inode,其中保存文件的关键元数据,如文件的stat属性和指向文件数据块的指针。数据区域中的空间会被分成大小相同的数据块(就像内存管理中的分页)。数据块中存储文件数据和目录元数据。目录条目包含文件名和指向inode的指针jos的文件系统jos对文件系统进行了简化——不使用inode。文件的所有元数据存储在目录条目中。jos中的数据区域也会被划分为“块”磁盘上的数据结构磁盘不可能以字节为单位进行读写,而是以扇区为单位进行读写。jos中扇区为512字节。硬件

GPL、MIT、Apache...开发者如何选择开源协议?一文讲清根本区别

个人开发者到底选择GPL协议还是MIT协议?为什么小米可以避开开源协议?安卓是开源的,为什么华为还要自己造鸿蒙?你知道史上最奇葩的开源协议吗?这些问题,都将在这篇文章中找到答案。目录GPL-强制开源LGPL-让公司能够白嫖代码卖钱MIT-受公司欢迎的宽松协议BSD-别借我的名气做宣传!Apache-避免法律纠纷WTFPL-我不敢写全称的奇葩协议开源,是很多个人开发者选择的道路。开源不仅能够帮助整个生态共同进步,也能够帮助个人开发者提升技术和名气,这一点从vue就能看出来。但是,开源的意思并不是没有规则,全部无条件的免费提供给别人用,必须要遵循一定的规则,这个规则就是开源协议(OpenSourc

MIT线性代数笔记-第31讲-线性变换及对应矩阵

目录31.线性变换及对应矩阵打赏31.线性变换及对应矩阵线性变换相当于是矩阵的抽象表示,每个线性变换都对应着一个矩阵例:考虑一个变换TTT,使得平面上的一个向量投影为平面上的另一个向量,即T:R2→R2T:R^2\toR^2T:R2→R2,如图:​  图中有两个任意向量v⃗,w⃗\vec{v},\vec{w}v,w和一条直线,作v⃗,w⃗\vec{v},\vec{w}v,w在直线上的投影,分别记作T(v⃗),T(w⃗)T(\vec{v}),T(\vec{w})T(v),T(w),可以将TTT视为一个函数或一个映射,即输入一个向量,输出一个新向量,这就是一个变换​  想让这种变换成为线性变换,需

几种开源协议的区别(Apache、MIT、BSD、MPL、GPL、LGPL)

 作为一名软件开发人员,你一定也是经常接触到开源软件,但你真的就了解这些开源软件使用的开源许可协议吗?    你不会真的认为,开源就是完全免费吧?那么让我们通过本文来寻找答案。一、开源许可协议简述        开源许可协议是指开源社区为了维护作者和贡献者的合法权利,保证软件不被一些商业机构或个人窃取,影响软件的发展而开发的协议。它的中文名:开源许可协议;外文名:opensourcelicense。二、开源许可协议之间的区别与联系    通过上图,可以很清晰的了解到6种常见的开源许可协议之间的区别与联系,主要围绕的就是几个核心问题:修改源代码后,是否允许闭源?每一个修改过后的文件,是否都必须放