目录引言整体结构图方法介绍训练visionvocabulary阶段PDF数据目标检测数据训练Vary-toy阶段Vary-toy结构数据集情况预训练阶段SFT阶段写在最后引言论文：SmallLanguageModelMeetswithReinforcedVisionVocabularyPaper|Github|Demo说来也巧，之前在写论文阅读：Vary论文阅读笔记文章时，正好看到了Vary-toy刚刚发布。这次，咱也是站在了时代的前沿，这不赶紧先睹为快。让我看看相比于Vary，Vary-toy做了哪些改进？整体结构图从整体结构来看，仍然沿用了Vary系列结构。先利用Vary-tiny+pip

概述   本文主要是DALL·E3官方第一版技术报告（论文）的解读，原文《ImprovingImageGenerationwithBetterCaptions》论文解读。该文要提升文生图的效果，将技术点放到了，提升指令跟随能力上，然后顺藤摸瓜分为提升训练数据caption（使用模型合成caption），当然也要提升模型（关于模型结构、训练策略、数据集等都未做过多介绍，但是官方又明确提到，除了数据，模型也起到了不少的作用）。  一句话省流版，数据方面，训练时使用95%模型（CoCa）合成详细描述caption+5%原本人类caption，测试时使用GPT-4v扩写人类caption；模型方面使用

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Continuouscurvatureplanningwithobstacleavoidancecapabilitiesinurbanscenarios参考资料来源：《Continuouscurvatureplanningwithobstacleavoidancecapabilitiesinurbanscenarios》一文注：本文章依旧采用按照论文原文顺序进行介绍，大家在读这篇paper的时候请学习一下bezier曲线相关理论A.Intelligentintersectionhandling核心思想：通过改变控制点的位置，可以生成多条不同的bezier曲线，最后根据一些准则选择出最好的bez

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SunS,LuoQ.Subgraphmatchingwitheffectivematchingorderandindexing[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2020,34(1):491-505.文章目录Abstract1INTRODUCTION2BACKGROUND2.1Preliminaries2.2RelatedWork2.3Tree-basedFrameworks3ALGORITHMOVERVIEW4BIGRAPHINDEX4.1CandidateExtraction4.2IndexConstruction4.3Ana

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