在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外,强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像,还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。,在与隐私问题有关的某些领域中,例如Human Faces,先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中,我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务,称为生成身份,该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中,我们针对以下内容:(i)防止具有固有身份的图像的产生,以及(ii)保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标,我们提出了一个新颖的框架,对任何IDE NTITY(指南)进行了努力,该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成:(i)找到一个优化的目标点,该目标点未识别源潜在代码和(ii)促进学习过程的新型损失函数,同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明,我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
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虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式,但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务,例如驱动或行为。相比之下,人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导,即通常通过语言的反馈提供详细的信息,以详细信息,以进行审判的哪一部分进行,不正确或次要地进行。以这种观察的启发,我们引入了一个有效的基于反馈的框架,用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型(LLM)的重新进步,以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是,我们引入的网络体系结构是有效的,是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能,在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1%和57.1%。在卡拉(Carla)中,我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6%的驾驶得分。
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外,诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是,当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中,我们介绍了开放式摄影注意力图(OVAM) - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法,可为任何单词生成注意力图。此外,我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程,用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
●进入该空间,游客将受到英雄大厅的欢迎,该大厅在卑诗省展示了蓬勃发展的创意技术行业中的多元艺术家和技术人员。●在梦想空间中,儿童卧室在太空中有变化的环境,森林和水下模仿了从童年开始的不同世界的设想和想象。●在构建中,客人可以扮演创意技术专家的角色,成为环境设计师,艺术总监或角色艺术家的三个交互式站点,其中包含来自Dauntless的定制开发场景。访客将介入游戏制造商的角色,调整叶子的密度,改变庞然大物的咆哮并选择相机角度以最好地传达其艺术视野。●在游戏中,最终的空间,游客可以通过360°的环境预测通过完整的感官体验来深入沉浸在幻想的世界中。访问者将通过发现“热点”的内容来互动,从而触发周围无畏世界的响应。
业务投资在一年中扩大到9月季度的1.5%。对非开采行业的商业投资增长了5.4%。业务一直在增加资本,因为它增加了新工人。这促使对新机械和设备,计算机软件以及AI,可再生能源项目和数据中心的投资。相比之下,采矿投资在同一时期收缩了10.3%,反映了商品部门的前景较弱。我们预计,随着主要采矿项目的完成以及非居住建筑速度的势头,您的商业投资会放缓。
“依赖”一词驳斥了这种现实事物的独立绝对存在; “出现”一词驳斥了它的虚无的绝对不存在。简而言之,这两个形而上学极端的错误二分法之间的中间派。是现实主义的哲学极端,消除了负面的虚无主义。That dissolves troubling but adventitious 'explanatory gap' that bestrides the Buddha's prodigious Two Truths—two reality dimensions of conventionally 'real' Relative Truth ( samvriti satya ), and bright emptiness of Ultimate Truth ( paramartha satya ) in whom (Adi Buddha Samantabhadra) this all arises, participates, and is instantiated for us here in Einstein's ultimately illusory relative space和时间。是的,这两个有用的两个真理二分法确实是一个现实的事先和现象,曾经是不变的,一个真理的真相unity
我们介绍了一声开放的负担能力学习(OOAL),其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练,但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色,但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题,我们对现有基础模型进行了全面分析,以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后,我们提出了一个视觉语言框架,并具有简单有效的范围,以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明,所提出的方法优于最先进的模型,这些模型少于1%的完整培训数据,并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面:https://reagan1311.github.io/ooal。