晓飞的算法工程笔记

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: A Simple Image Segmentation Framework via In-Context Examples 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.04842 论文代码：https://github.c 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Improving Object Detection via Local-global Contrastive Learning 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.05058 论文代码：https://local 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Exploring the Benefit of Activation Sparsity in Pre-training 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.03440 论文代码：https://github.co 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Collective Critics for Creative Story Generation 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.02428 创新点 提出了 \({\tt CritiCS}\) 的框架，旨在通过 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Parameter Competition Balancing for Model Merging 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.02396 论文代码：https://github.com/duguodong 阅读全文

摘要： 本文是对公开论文的核心提炼，旨在进行学术交流。如有任何侵权问题，请及时联系号主以便删除。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Open-RAG: Enhanced Retrieval-Augmented Reasoning with Open-Source Large Lang 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17481 论文代码：https:// 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: VL4AD: Vision-Language Models Improve Pixel-wise Anomaly Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17330 创新性 提出VL4AD模型用于解 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: CNN Mixture-of-Depths 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.17016 创新点 提出新的卷积轻量化结构MoD，在卷积块（Conv-Blocks）内通过动态选择特征图中的关键通道进行集中处理，提高 阅读全文

摘要： 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Target-Aware Language Modeling via Granular Data Sampling 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.14705 创新点 提出了一种将预先训练好的标记符与多粒度标记 阅读全文