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大语言模型（LLMs）在ChatGPT等代表性的里程碑推动下取得了显著进展。它们能够以零样本的方式生成类似人类的对话，这标志着人机交互方式的根本转变。此外，最新...
半导体制造是一个复杂且多面的过程，其中缺陷可能是由于工艺不当或设备问题引起的。为了实现实时监控，会捕捉SEM图像并基于缺陷的外观对其进行分类，从而帮助缺陷检测和...
命名实体识别（NER）是信息抽取（IE）领域的一项基础任务，旨在识别表示特定类型实体的跨度。它是关系抽取（Miwa和Bansal，2016年）、知识图谱构建（X...
推理在塑造有效的决策过程和指导人工智能系统中的问题解决策略方面发挥着核心作用。对于大语言模型（LLMs）而言，实现推理的最有效方法是通过思维链，该方法逐个生成所...
近年来，生成逼真的人类运动视频受到了广泛关注，特别是在生成式人工智能的进步之后。与图像生成相比，视频生成面临更大的挑战，因为它不仅需要高质量的视觉效果，还需要帧...
图像恢复旨在从退化或损坏的输入中恢复清晰且高质量的图像。这是计算机视觉中的一个长期问题，包括了一系列子问题，如超分辨率、图像去噪和去模糊。随着现代深度学习模型，...
最近，故事化视频生成（SVG）作为一种任务，旨在创建长、多动作、多场景视频，这些视频始终以输入文本脚本中描述的故事为主题。SVG在媒体和娱乐领域的多样化内容创作...
雾霾是一种常见的自然现象，会显著降低场景中的能见度，导致许多计算机视觉算法，如目标检测[1]、[2]和图像识别[3]，出现严重的性能下降。为了缓解这一问题，已经...
视觉-语言模型，如CLIP，在庞大的网络规模文本-图像数据集上进行预训练，已在各种下游图像分类任务中展现出令人印象深刻的零样本能力和图像-文本对齐能力。针对少量...
大型语言模型（LLMs）展示出了惊人的新兴能力，在自然语言处理（NLP）领域中展现出了多种推理任务的能力。Brown等人（2020年）、Rae等人、Hoffma...
近年来，语言模型（LM）在医疗领域展现出显著的潜力，因为它们具有快速决策的能力和推理和知识的能力[1, 2, 3]。然而，大规模适配语言模型面临几个障碍，包括安...
人类感知和认知的结合代表了一种“多模态”的场景处理和解释方式。例如，当作者面对一个喷泉表演的无声视频时，作者的解释可能会将视觉场景转化为一种听觉体验，其中视觉场...
他们面临在分布外图像上的困难。尽管编辑器优化技术非常灵活，但在推理时会带来巨大的计算成本。
由于其卓越的表现和泛化能力，机器学习模型正在迅速地应用于各个领域。这些模型依赖于数据和真实标签来取得成功。然而，获取真实标签通常具有挑战性。例如，在医学影像中，...
大型语言模型（LLMs）已成为构建针对个人需求和目的的定制化模型的强大基础。为了实现定制化，一个预训练的LLM通常会经过有监督的微调，这个过程允许LLMs根据任...
在人工智能（AI）的快速发展中，本论文旨在探讨该领域的最新进展和未来趋势。通过综合分析现有研究，本文将为读者提供一个全面的理解，包括AI技术的关键概念、应用领域...
人类图像动画是指根据一系列动作控制信号，从静态的人类图像生成动态且逼真的视频。该领域由于其在电影制作、社交媒体和在线零售等多个行业的广泛应用而受到了广泛关注。尽...
文本到图像生成的扩散模型[11]已经彻底改变了基于文本 Prompt 的图像合成，这在从Stable Diffusion[29]、Imagen[33]和DALL...
近年来，一些研究将Gaussian Splatting与语言嵌入结合，用于开放词汇的3D场景理解。虽然这些方法表现良好，但本质上需要非常密集的多视角输入，这限制...
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