Область обработки естественного языка (NLP) претерпела значительные изменения с появлением больших языковых моделей (LLM) таких как GPT и LLaMA. Эти модели стали важными инструментами для различных задач, вызывая растущую потребность в собственных LLM среди отдельных лиц и организаций. Однако, ресурсоемкая природа разработки LLM остается вызовом для многих. Исследователи предложили слияние знаний LLM как альтернативный подход…
3D облака точек служат распространенным представлением 3D данных, и извлечение функций по точкам имеет решающее значение для различных задач, связанных с пониманием 3D пространства. Глубокие методы обучения сделали значительные шаги в этой области, однако часто требуют больших и разнообразных наборов данных для улучшения обучения функций, стратегия, часто применяемая в обработке естественного языка и 2D зрении.…
В последние годы значительные достижения в разработке и обучении моделей глубокого обучения привели к существенным улучшениям в производительности распознавания изображений, особенно на крупных наборах данных. Распознавание изображений с тонкой детализацией (FGIR) представляет собой специализированную область, фокусирующуюся на детальном распознавании подкатегорий внутри более широких семантических категорий. Несмотря на прогресс, достигнутый с помощью глубокого обучения, FGIR остается…