물체와 그 부분들의 구성, 물체 간 위치 관계는 풍부한 정보원으로 작용한다. 이를 고려하여 공간 인식적 선행 작업이 자가지도학습에서 활발히 탐구되었다. 기존 연구들은 주로 고정된 그리드 내에서 패치의 절대 위치 인덱스를 예측하는 것을 목표로 하는데, PART라는 자가지도학습 방법을 소개한다.
로컬 특징이 중요한 정보를 제공하는 벤치마크에서 현대 비전 모델은 놀라운 성과를 거두었습니다. 그러나 로컬 특징이 중요한 정보를 제공하지 않는 더 많은 글로벌 추론을 필요로 하는 작업에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 이 논문에서는 그래프, 문자열, 미로 및 이미지 그리드를 포함하는 확장된 글로벌 시각 데이터셋을 소개합니다. 대형 비전 모델이 이러한 작업들을 학습하는 데 어려움을 겪는 것을 보여줍니다.
사용자 설명이나 페르소나로 유도된 언어 모델은 사용자의 선호 및 의견을 예측하는 데 사용됩니다. 기존 방법은 사용자의 인구 특성 또는 이전 판단에 의존하지만 판단의 근본적인 이유에는 의존하지 않습니다. PB&J(행동 및 판단의 심리학)을 소개하는데, 이는 사용자가 특정 판단을 내릴 수 있는 이유를 명확히 추론하기 위해 언어 모델에 의해 생성된 이유를 통합하여 LM 페르소나를 개선합니다.
조건부 확산 모델은 합성 일반화, 즉 조건부의 분포와 관련 없는 조합에 대해 설득력 있는 샘플을 생성할 수 있는 것으로 보이지만, 이 능력의 메커니즘이 여전히 불분명하다. 길이 일반화를 연구하여 모델이 때때로 기초 합성 구조를 학습하는 것을 발견한다.
최근 연구에서 UNet 기반의 노이즈 제거기를 사용한 확산 모델의 일반화를 연구한 결과, 기하적 적응적 고조파 베이스를 통해 표현 가능한 추론 편향이 발견되었다. 그러나 최근의 더 많은 노이즈 제거 네트워크는 트랜스포머를 기반으로 하고 있는데, 이는 트랜스포머 기반의 노이즈 제거 네트워크도 기하적 적응적 고조파 베이스를 통해 표현 가능한 추론 편향을 나타내는가에 대한 의문을 제기한다. 우리는 이에 대한 탐색을 통해 좋은 결과를 이끌어낼 수 있는 추론 편향을 찾고자 한다.
중국 군과 연관된 중국 국적자들이 미국의 여섯 대학에서 핵공학 및 컴퓨터과학 연구에 참여하고 있다. 이는 위원회가 경고한 사항으로, 논란이 되고 있다.
시각 언어 모델의 씨토트 추론은 해석 가능성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요하다. 현재의 훈련 방법은 짧은 주석으로 지배된 데이터셋에 의존하고 있는데, 이는 자세한 설명이 필요한 추론 작업에서 일반화가 부족하다는 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 짧은 답변 데이터를 확장한 두 단계의 후훈련 전략을 제안한다.
