Text-to-image（T2I）扩散模型在生成高清晰度图像方面显示出了卓越的能力，这一成就得益于其在大规模图像-文本对上的预训练。这引发了一个自然的问题：扩散模型是否可以用于解决视觉感知任务？ 近期，来自字节跳动和复旦大学的技术团队提出了一种简单而有效的方案：利用扩散模型处理视觉感知任务。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.14733开源项目：https://github.com/fudan-zvg/meta-prompts团队的关键洞察是引入可学习的元提示（metaprompts）到预训练的扩散模型中，以提取适合特定感知任务的特征。技术介绍 团队将text-t

我有一个问题对象，其中一个属性是工具对象的数组。问题和工具是我数据库中的两个不同表。在我的问题log.com中，我正在派遣一项措施来搜索与我的搜索查询相匹配的问题。这很好。我一直在尝试做的下一件事是获取问题列表，对于每个问题ID，请将其传递给我的工具服务，以便我可以获取与该问题相关的工具。我能够工作的方式是添加另一个倾听该问题的效果。然后，我在工具服务中浏览了一系列问题，以便可以为每个问题ID调用API服务，并将工具属性添加到该问题。这在几个方面似乎是错误的。一个是，对于大量问题列表，所有工具要加载需要很长时间，如果我尝试启动其他问题搜索，我必须等待在应用程序响应之前从上一个工具加载的工具。第

大语言模型（LLMs）在各种推理任务上表现优异，但其黑盒属性和庞大参数量阻碍了它在实践中的广泛应用。特别是在处理复杂的数学问题时，LLMs有时会产生错误的推理链。传统研究方法仅从正样本中迁移知识，而忽略了那些带有错误答案的合成数据。在AAAI2024上，小红书搜索算法团队提出了一个创新框架，在蒸馏大模型推理能力的过程中充分利用负样本知识。负样本，即那些在推理过程中未能得出正确答案的数据，虽常被视为无用，实则蕴含着宝贵的信息。论文提出并验证了负样本在大模型蒸馏过程中的价值，构建一个模型专业化框架：除了使用正样本外，还充分利用负样本来提炼LLM的知识。该框架包括三个序列化步骤，包括负向协助训练（N

将一幅图像转换为3D的方法通常采用ScoreDistillationSampling（SDS）的方法，尽管结果令人印象深刻，但仍然存在多个不足之处，包括多视角不一致、过度饱和、过度平滑的纹理，以及生成速度缓慢等问题。为了解决这些问题，北京大学、新加坡国立大学、武汉大学等机构的研究人员提出了Repaint123，以减轻多视角偏差、纹理退化，并加速生成过程。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.13271.pdfGitHub：https://github.com/PKU-YuanGroup/repaint123项目地址：https://pku-yuangroup.gith

问题现象：在进行接口性能测试时，发现一个查询详情的接口反应速度在10s左右，日志打印定位到一条sql执行执行很慢，于是将sql复制到终端执行，执行速度100ms左右。使用数据库：pgsql，数据量100w示例代码：select*fromtable_aajointable_bbona.project_no=b.project_noanda.id=#{id}解决方案：①将#替换为$，使用此方法可能导致sql注入                ②将mapper层查询方法入参从String类型更改为Long类型，并增加#{id，jdbcType=BIGINT}问题原因：mybatis#替换是使用预编译

前几天看了一篇由清华大学发表的融合卷积与自注意力机制的文章，其中将融合模块称为ACMix。本文主要就其中的融合细节进行讲述。paper：http://arxiv.org/abs/2111.14556code：https://github.com/LeapLabTHU/ACmix\quad介绍（文章贡献）有两个方面：(1)揭示了自注意力和卷积之间的强大潜在关系，为理解两个模块之间的联系提供了新的视角，并为设计新的学习范式提供了灵感。(2)提出了自注意力和卷积模块的优雅集成，它享有两个世界的好处。经验证据表明，混合模型始终优于其纯卷积或自注意力模型。\quad相关工作这部分主要针对Self-Att

我为客户端提供了单独的应用程序，该应用程序位于reactjs和nodejs（ExpressServer）和Web服务中的Java应用程序中，在Tomcat中运行的Java应用程序中。我的疑问是在进行Web服务电话方面是更好的方法。一个正在从ReactJS进行直接的Web服务调用并获取数据。另一个是在ExpressServer中调用Web服务。客户端浏览器的请求将转到Express和Express将进行所有Web服务调用。我知道直接致电Web服务的一个问题将是跨域策略，可以通过在Java服务器中设置配置来处理。除此之外，什么应该是更好的方法。看答案根据我的经验，使用UI应用程序的直接呼叫并避免使

在计算机视觉中，物体级别的三维表面重建技术面临诸多挑战。与场景级别的重建技术不同，物体级别的三维重建需要为场景中的每个物体给出独立的三维表示，以支持细粒度的场景建模和理解。这对AR/VR/MR以及机器人相关的应用具有重要意义。许多现有方法利用三维生成模型的隐空间来完成物体级别的三维重建，这些方法用隐空间的编码向量来表示物体形状，并将重建任务建模成对物体位姿和形状编码的联合估计。得益于生成模型隐空间的优秀性质，这些方法可以重建出完整的物体形状，但仅限于特定类别物体的三维重建，如桌子或椅子。即使在这些类别中，这类方法优化得到的形状编码也往往难以准确匹配实际物体的三维形状。另外一些方法则从数据库中检

本文由美国佐治亚理工学院和小米公司于2023.11.21日，共同在《ElectricalEngineeringandSystemsScience 》期刊上发表，佐治亚学院也称乔治亚学院，与麻省理工、加州理工学院并称美国三大理工学院，被誉为美国“公立常春藤”，全球高校QS-2023第12位，THE-2023榜单第11位。目前全网没有对该模型进行解读的，老样子，我先来，占个原创版权。两家单位共同提出一种由对称激活函数+残差连接的无参数自注意力模型(不讲五的，没有参数，让后面注意力模型咋玩)，论文如下：论文链接：[2311.12770]SwiftParameter-freeAttentionNetw

近日，美国联邦贸易委员会（FTC）提出了企业使用和披露儿童个人数据的新限制，并希望增加企业因无法利用这些数据赚钱而拒绝为儿童提供服务的难度。本次提案对《儿童在线隐私保护规则》（COPPA）进行了全面修订，这是该里程碑式法规十年来的第一次大改。在此之前，MetaPlatforms因违反对儿童隐私保护作出的承诺，被美国联邦贸易委员会（FTC）禁止从其收集的18岁以下用户的数据中获利，由此可见美国联邦贸易委员会（FTC）保护儿童网上安全的决心。美国联邦贸易委员会（FTC）主席莉娜·可汗表示：“孩子们在网上学习和娱乐时，不应该被那些想要收集和利用他们个人数据的企业无休止地追踪。”她强调，在确定最终规则