自动驾驶
大模型
#Diffusion Forcing无限生成视频，还能规划决策，扩散强制整合下一token预测与全序列扩散当前，采用下一 token 预测范式的自回归大型语言模型已经风靡全球，同时互联网上的大量合成图像和视频也早已让我们见识到了扩散模型的强大之处。近日，MIT CSAIL 的一个研究团队（一作为 MIT 在读博士陈博远）成功地将全序列扩散模型与下一 token 模型的强大能力统合到了一起，提出了一
深度学习
#patchmix近期中南大学的几位研究者做了一项对比学习方面的工作——「Inter-Instance Similarity Modeling for Contrastive Learning」，主要用于解决现有对比学习方法在训练过程中忽略样本间相似关系，从而导致所学习无监督表征在不同样本之间的泛化能力下降问题。他们所提出的方法在 ImageNet-1K、CIFAR10 和 CIFAR1
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