有没有一种方法可以从输入文本中读取并进行联合计算？

是的，可以使用安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，简称SMPC）来实现从输入文本中读取并进行联合计算。

SMPC是一种保护数据隐私的计算方法，它允许多个参与方在不泄露各自私有数据的情况下进行计算。通过使用密码学协议和分布式计算技术，SMPC可以实现在多个参与方之间共享数据并进行计算，而不需要将数据直接暴露给其他参与方。

SMPC的优势包括：

数据隐私保护：SMPC确保参与方的私有数据在计算过程中不会被泄露。
分布式计算：SMPC允许多个参与方共同参与计算，分担计算负载，提高计算效率。
安全性：SMPC使用密码学协议来保证计算的安全性，确保计算结果的正确性和可信度。

SMPC的应用场景包括：

金融领域：多个银行可以通过SMPC进行联合风险评估和信用评级，而不需要直接共享客户数据。
医疗领域：多个医疗机构可以通过SMPC进行联合研究和诊断，保护患者隐私。
数据分析：多个数据所有者可以通过SMPC进行联合数据分析，发现数据之间的关联和模式，而不需要共享原始数据。

腾讯云提供了SMPC相关的产品和服务，例如腾讯云安全多方计算（Secure Multi-Party Computation，SMPC）平台，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/smpc

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首批类Sora模型出现，色拉布上线Snap Video，效果优于Pika、不输Gen-2

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【阅读笔记】用于可控文本生成的句法驱动的迭代拓展语言模型

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微软IJCAI演讲PPT Part II：深度学习在统计机器翻译和对话上的应用

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X-Pool：多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，在视频文本检索上达到SOTA性能！（CVPR 2022）

检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息，并理解大量视频数据。文本视频检索是解决这一问题的一种方法，其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...为了计算两种模态之间的相似性，一种常见的技术是首先将文本和视频嵌入到联合潜在空间中，然后应用距离度量，例如文本和视频嵌入之间的余弦相似性。...更准确地说，给定一个文本t和视频帧作为输入，CLIP输出联合空间中的一个文本嵌入和一个帧嵌入：其中是CLIP的文本编码器，是CLIP的图像编码器。对于每个视频，我们可以得到一系列的帧嵌入。...首先，k超参数的调整可以是特定于任务和实例的。第二，决定从哪些帧聚合可能需要比简单的余弦相似性更复杂的推理。第三，抑制所有较低权重的帧过于严格。因此，作者提出了一种参数化方法来解决这些额外的考虑。...因此，为了更有效地测试文本视频检索方法对内容多样性的鲁棒性，一种方法是通过更多的场景转换在视觉内容中引入额外的多样性。

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神经机器翻译与代码（上）

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教程 | 如何使用深度学习为照片自动生成文本描述？

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伯克利胡戎航124页博士论文：视觉与语言推理的结构化模型

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字符级NLP优劣分析：在某些场景中比词向量更好用

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KD-VLP：知识蒸馏和预训练还能这么结合？上科大&Intel&MSRA提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型

这些方法直接从图像中提取密集的grid视觉特征作为多模态Transformer网络的输入，因此在预训练和微调阶段都不依赖于外部目标检测器。...在这项工作中，作者提出了一种面向对象的端到端VLP方法，该方法继承了上述两种预训练策略的优点。...为了便于跨模态对齐，作者还开发了一种知识引导的掩码策略，该策略根据对应文本中的名词短语与其语义标签之间的相似度得分，对候选对象进行采样以进行重建。...具体地说，每次采样一个对象，在Transformer输入中取出其特征并进行avgpool，并强制网络生成对象RoI特征和语义标签。...从上图a中可以看出，本文的知识引导掩码策略总是mask与短语相关的图像区域，这可以促进多模态学习。从b中可以看出，本文模型在进行图文匹配时，attention的定位更加准确。

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1 自监督学习是一种预测学习自监督学习从数据本身获得监督信号，通常会利用数据中的底层结构。自监督学习的一般技术是从任何未观察到的或隐藏的输入部分，预测观察到的或未隐藏的输入部分(或特性)。...这种方式可以确保网络能够产生几乎相同的表征/嵌入，不管输入对象原来是图像还是文本。 ? 联合嵌入结构。...通过遮盖或替换某些输入词来训练 NLP 系统的方法属于对比法的范畴。但是它们没有采用联合嵌入结构。相反，它们使用一种预测结构，在这种结构中，模型直接为 y 生成预测。...一开始是一段完整的文本 y，然后破坏它，例如通过遮盖一些词来生成观察 x。破坏的输入会被输入到一个大型神经网络中进行训练，来重现原始文本 y。...在一个训练好的模型中，当隐变量在给定集合中变化时，输出预测会随着与输入 x 相容的合理预测集合的变化而变化。隐变量模型可以用对比方法进行训练。一个很好的例子就是生成对抗性网络(GAN)。

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