9个最佳资源学习Machine Learning(来自FAANG面试之旅)
当我开始学习机器学习(ML)时,我感到不知所措。这个领域像一片浩瀚的海洋——充满了数学、理论、框架和最佳实践。我 re...
当我开始学习机器学习(ML)时,我感到不知所措。这个领域像一片浩瀚的海洋——充满了数学、理论、框架和最佳实践。我 re...
当前的 AI 代码生成系统在编译、执行和测试阶段由于 CPU 与 GPU 之间的数据传输而遭受显著的延迟瓶颈……
math v_{rot} = v cos theta + k × v sin theta + k k·v 1 - cos theta 大多数现有的引擎和 DCC 工具仍然缺乏稳健的交叉感知资产放置功能。
我们在本工作中提出了一个名为 SceneMaker 的解耦 3D 场景生成框架。由于缺乏足够的 open-set de-occlusion 和 pose estimation 先验……
归一化流(Normalizing Flows,NFs)已被确立为生成建模的原则性框架。标准的 NFs 包含前向过程和逆向过程……
现代机器学习的成功依赖于获取高质量的训练数据。在许多实际场景中,例如从公共仓库获取数据……
Reinforcement learning (RL),此前已被证明在大型语言模型和多模态模型中有效,已成功扩展用于提升二维图像生成……
人类水平的接触丰富操作依赖于两种关键模态的不同角色:视觉提供空间丰富但时间上较慢的全局上下文,...
近期,基于大型扩散模型的以主题为驱动的视频生成取得了重要进展,使得能够在用户提供的主题条件下进行个性化内容合成……
推理超越语言;现实世界需要对空间、时间、affordances,以及远超文字所能表达的诸多方面进行推理。现有的 multimo...
先前将相机控制注入扩散模型的方法主要聚焦于 4D 一致性任务的特定子集:新视角合成、文本到视频…
尽管归一化层长期被视为深度学习架构中不可或缺的组成部分,最近引入的 Dynamic Tanh (DyT) 已经……