从图神经网络到几何深度学习:AI4Science的下一个颠覆性突破在何处?

Al for Science and Structure Deep Learning 在科学领域,几何深度学习(Geometric Deep Learning, GDL)是人工智能研究的重要方向。自2022年AlphaFold 2开源以来,人们逐渐认识到AI在生...

近日,Huggingface的机器学习科学家Nathan Lambert,在一篇博文中对当前入局大模型的力量,从开源视角进行了梳理,并提出了很多深刻的见解。 What this looks like is instead of taking th...

此外,微调之后的模型能够生成更为详实和丰富的输出,并能够轻松应对具有超长上下文长度的图文对话情景。 InternLM-Xcomposer2在MMDU-45k数据集上finetune前后的表现。错误或幻觉描述在展...

而在X 光成像中,并不关注颜色信息,只需要重建出辐射密度 ��。 同时我们注意到辐射密度属性与观测的视角无关。因此,我们指出,X 光下的 NeRF 公式应当为: 其中的 Θ�� 表示我们 Linef...

作者:InstantX 团队 主题驱动的文本到图像生成,通常需要在多张包含该主题(如人物、风格)的数据集上进行训练,这类方法中的代表工作包括 DreamBooth、Textual Inversion、LoRAs 等,但这类方案因为需要更新整个网络或较长时间的定制化训练,往往无法很有效地兼容社区已有...

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