优化语义分割模型常用的损失有SoftJaccard损失，SoftDice损失和SoftTversky损失，但它们都和软标签不兼容，所以无法支持一些重要的训练技术（例如标签平滑，知识蒸馏，半监督学习，多标注员等）。另一方面，语义分割常用的评价指标有mAcc和mIoU，但是因为它们都会偏向数据集中尺寸较大的物体，所以会严重的影响它们对模型安全性能的评估。为了解决这些问题，鲁汶大学和清华的研究人员首先提出了JDT损失。JDT损失是原有损失函数的变体，包括了JaccardMetric损失，DiceSemimetric损失和CompatibleTversky损失。JDT损失在硬标签下与原有的损失函数等价
(rypytorch)C:\Users\25797>pipinstalleinops --trusted-host=pypi.python.org--trusted-host=pypi.org--trusted-host=files.pythonhosted.orgLookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleWARNING:Retrying(Retry(total=4,connect=None,read=None,redirect=None,status=None))afterconnectionbrokenby'SSLEr
无需任何训练数据，只需对着模型描述一句话，如「一个做作业的香蕉人」：或是「一只戴着VR眼镜的猫」：就能生成符合描述的带有高质量纹理贴图的3D场景。不仅如此，还能对已有的3D模型进行精细化贴图。这是港大与清华大学联合3D生成明星公司VASTAI研发的一种新方法，它能够从复杂的文本描述中，直接生成富有想象力的高质量3D模型。目前，这项研究成果已被人工智能顶级会议ICLR2024收录，代码也已经开源。对这项研究感兴趣的小伙伴，可以戳下方项目主页和论文地址查看。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.19415项目地址：https://xinyu-andy.github.io/
在特定的情况下，要保证信息安全的同时还能享受到AIGC大模型带来的乐趣和功能，那么，离线部署就能帮助到你，最起码，它是一个真正可用的方案。大模型本身清华的(ChatGLM3)，为的是对中文支持友好，另外就是我也很看好它，毕竟一直在优化自己的模型，提升模型的质量。如果基础环境没有布置好可以参考我上篇文章《Ubuntu22.04TeslaV100s显卡驱动，CUDA，cuDNN，MiniCONDA3环境的安装》。ChatGLM3(ChatGLM3-6B)项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3大模型是很吃CPU和显卡的，所以，要不有一个好的CPU，要不有一块好的显
论文：ASurveyofTextWatermarkingintheEraofLargeLanguageModels论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.07913大模型时代：文本水印新纪元文本水印是一种信息隐藏技术，起源可以追溯到上个世纪90年代。它通过将机密信息（水印）嵌入文本中，实现了在共享水印规则的个体之间进行安全、隐式的消息传递。随着大语言模型（LLMs）的崛起，文本水印技术焕发新生，涌现出多种可能：将现有文本水印算法应用于LLMs？将LLMs运用于文本水印算法设计？将水印直接植入LLMs?特别是随着ChatGPT的出现，文本水印技术更是被推向研究热潮。本综述
近日，作为美国前十的科技博客，LatentSpace对于刚刚过去的NeurIPS2023大会进行了精选回顾总结。在NeurIPS会议总共接受的3586篇论文之中，除去6篇获奖论文，其他论文也同样优秀和具有潜力，甚至有可能预示着下一个AI领域的新突破。那就让我们来一起看看吧！论文题目：QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs论文地址：https://openreview.net/pdf?id=OUIFPHEgJU这篇论文提出了QLoRA，这是LoRA的一种更省内存但速度较慢的版本，它使用了几种优化技巧来节省内存。总体而言，QLoRA使得在对大型语言模型进行
2023ACMFellow揭榜了！刚刚，美国计算机协会（AssociationforComputingMachinery）正式宣布了，2023年当选ACMFellow的68位成员。值得一提的是，今年图灵奖三巨头、万维网之父纷纷入选。新晋当选者中，华人学者占14席，包括我们熟知的马维英、高剑峰等知名AI大佬。另外，微软过去一年因AI加持也是名满天下，共有6位研究院当选今年的ACMFellow。此次提名是为了表彰68位Fellow因其在计算科学与技术领域做出的革命性贡献。2023年的Fellow分别来自加拿大、中国、德国、印度、以色列、挪威、新加坡、英国和美国的高校、企业和研究机构。他们推动了一系
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
文章目录一、企业镜像源1、阿里云2、网易1633、搜狐镜像4、华为二：高校镜像源1、清华源2、北京大学3、中国科学技术大学源（USTC）4、上海交通大学5、山东大学6、吉林大学开源镜像站7、哈尔滨工业大学开源镜像站8、西安交通大学软件镜像站9、兰州大学10、北京理工11、浙江大学三：pip镜像源1、清华镜像源2、豆瓣镜像源3、阿里镜像源4、中国科学技术大学5、中国科技大学6、中国科学技术大学7、华中理工大学8、山东理工大学一、企业镜像源1、阿里云网址：https://developer.aliyun.com/mirror/选择ubuntu然后会找到软件源的网址2、网易163网址：http://
前几日，苹果宣布首款虚拟头显设备VisionPro将于2月2日正式发售，XR设备作为下一代终端预计将迎来快速发展。未来随着虚拟显示设备的普及，数字交互将从平面走向立体，立体模型、立体动画将成为未来主流的内容形态，虚实融合下的多维沉浸式交互也将成为潮流。但从数据规模看，现阶段内容产业的数据积累仍以2D图像、平面视频为主，3D模型、4D动画等数据基础较为薄弱。其中，4D动画是在传统3D模型的基础上引入时间序列，即随时间变化的3D模型，可以呈现出动态立体效果，在游戏动画、电影特效、虚拟现实等领域具有广泛的应用，但也是目前内容生态开发中最困难的环节。因此，面向即将到来的多维沉浸式体验，构建立体化的数字
