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论文V2最新视觉报道_永久免费在线文字生成器(2024年12月全程跟踪)

内容来源：这家有保障所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

论文V2

看到阅读过上千本书的一个作家写日积硅步，总觉得哪里不对，以前也不流行硅胶啊，硅步是什么鬼。声音记忆中，也没有gui步，但也不是蛙步。就是小半步小半步的，那应该是足字旁。念kui。不积跬步，无以至千里～...

DeepSeek V2开源，挑战GPT 𐟚€ DeepSeek-Coder V2，一款全新的开源代码模型，以其卓越的代码和数学能力，在全球多个榜单上脱颖而出，仅次于GPT-4-Turbo，但超越了其他闭源模型。这个模型继承了DeepSeek-V2的架构，拥有236B的总参数和21B的激活参数，展现出强大的能力。 𐟌 不仅在专业领域表现出色，DeepSeek-Coder V2的通用能力同样令人瞩目。在中英通用能力测试中，它位于国内第一梯队，显示出强大的逻辑推理能力。与DeepSeek-V2相比，DeepSeek-Coder V2更擅长理科领域，而DeepSeek-V2则在文科领域表现更佳。这种差异使得两个模型在实际应用中各具优势。 𐟓š 开放源代码是DeepSeek-Coder V2的一大亮点。模型、代码和论文均免费提供，无需申请即可商用。用户可以通过Hugging Face平台下载模型，或访问GitHub上的代码仓库和论文。此外，DeepSeek-Coder V2提供了两种参数规模的模型：236B和16B，以满足不同用户的需求。其中，16B版本的模型支持FIM，其代码能力接近DeepSeek-Coder-33B（V1），并且可以在单卡40G的条件下部署。 𐟔砄eepSeek-Coder V2还提供了API服务，支持32K上下文，价格与DeepSeek-V2保持一致，以亲民的价格提供高质量的服务。对于需要本地私有化部署的用户，DeepSeek提供了一站式服务，包括高性能服务器、模型、软件套件以及技术支持，价格为45万元/套/年。 𐟌 官方网站已经上线，用户可以免费与模型进行对话，体验其强大的功能。同时，开放平台也提供了最新的API服务。DeepSeek-V2自发布以来，以其高性价比获得了市场的认可。DeepSeek团队的终极目标是打造性能最强大的模型，而Coder-V2的推出正是向这一目标迈出的重要一步。团队相信，只有强大的模型能力和普惠的技术应用，才能推动人工智能的进一步发展。

#大模型日报# ai前沿动态【大规模视觉编码器的多模态自回归预训练】链接：论文概述：本文提出的AIMV2，通过简单高效的多模态自回归预训练方法，在ImageNet-1k等多个基准测试中取得了显著优于现有对比学习模型的性能，并展现出强大的可扩展性和对高分辨率图像的适应能力，为大规模视觉模型训练提供了新的范式。

𐟔 计算机视觉实例分割必读论文精选 𐟓š 在计算机视觉领域，实例分割是一个热门且具有挑战性的任务。以下是几篇在实例分割领域具有重要影响力的论文，适合初学者深入阅读： 1️⃣ "TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation" 𐟓–：这篇论文提出了一种基于张量表示的方法，专为密集目标分割设计，其在实例分割任务中展现了卓越的性能。 2️⃣ "PixelNet: Towards a General Pixel-level Architecture" 𐟌：这篇论文探索了一种通用的像素级架构，适用于实例分割任务。它引入了新颖的网络结构和训练策略，能够有效进行像素级别的实例分割。 3️⃣ "Conditional Convolutions for Instance Segmentation" 𐟎诼š这篇论文提出了一种条件卷积的方法，通过引入条件信息，网络可以根据每个像素的上下文来进行实例分割。 4️⃣ "SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation" 𐟏Ž️：这篇论文介绍了一种动态和快速的实例分割方法。它通过将实例分割与目标检测相结合，实现了高效率和准确性的平衡。这些论文涵盖了实例分割领域的最新研究和创新点，是计算机视觉入门学习者的宝贵资源。希望这些推荐对你的学习有所帮助！

多模态算法必读论文清单𐟓š 今天为大家整理了一些多模态方向的经典论文，如果你对多模态算法感兴趣，或者计划投递多模态算法岗位，这些论文绝对值得一读。以下是一些值得关注的论文： CLIP 𐟓‘ BLIP 𐟓– BLIP2 𐟓š Instruct BLIP 𐟓𐊌Lava 𐟔劍iniGPT4v1v2 𐟓ˆ Flamingo 𐟦… mPLUG 𐟔Œ kosmos 𐟌Œ Qwen- VL 𐟌 Intern- VL 𐟌 Gemini 𐟌 阅读这些论文的同时，也别忘了积累多模态相关的项目经验。如果你计划冲刺算法岗位，项目经历是不可或缺的一部分。

机械键盘推荐：150-400元内最佳选择 𐟍— 大家好，我最近在寻找一款适合自己需求的机械键盘，希望能得到大家的推荐。以下是我的具体需求和试用体验，希望能对大家有所帮助。 𐟍— 需求：这是我第一次接触机械键盘，主要用于码论文。希望键盘手感好，声音小或没有声音，颜值高，不易脏，75%配列，不考虑便携性，不注重灯光，价格在150-400元之间。 𐟍— 声音：由于刚从笔记本键盘换过来，做攻略时发现高特的青柠V2声音有点吵，所以希望找到一款声音较小的键盘。目前我试用了两款75配列的键盘： 1️⃣ 狼蛛F75 + 新月轴试用反馈：按键声音：字母区声音正常，像小石子一样，但空格键两边的Ctrl / Alt / Win / Fn键声音太塑料了，不太喜欢。灯光切换：切换灯光颜色时，有时需要按好几次才能切换成功，恢复出厂设置后才好一些。 2️⃣ 迈从G75 Pro + 抹茶拿铁轴特点：两家发货地相同，狼蛛代工迈从，质量品控相近。手感：声音较大，按键力度也大，不如狼蛛新月轴。如果说新月轴是“哒哒哒”，那抹茶拿铁轴就是“咚咚咚”，尤其是空格键，声音有点大。另外，我还购入了两款静音键盘试用了： 3️⃣ 珂芝K75 Lite + 水蜜桃轴试用体验：从淘宝外设店购入，发货地和官店一致，但F区键帽侧面有明显的磨损痕迹。手感：静音效果不错，但手感有点肉，回弹一般，和同样静音的相依轴手感差距较大，决定退货。 4️⃣ 珂芝K98 + 相依轴外观：对比之下，我更明确了自己的需求是75配列（日常无数字区特别需求+作为笔记本外接键盘，98占地较大）。手感：完美满足需求，静音效果很好，手感也不错，可以考虑后期如果有静音需求，购入相依轴作为替换。希望这些信息能帮到大家，如果有更多推荐，欢迎留言讨论！

德福听力突袭！U3到U5秘籍去年十一月，我参加了第一次德福考试，结果其他部分都是4，但听力只有U3。作为一个德语专业的学生，这简直是个大打击，尤其是之前还在国外交换了一年。那时候实习和论文一堆事，一直拖着没复习。直到三月中旬，我突然醒悟，再不准备不行了，于是开始狂刷徐立华的蓝本。主攻HV1和HV2 𐟓š 首先，我主要攻克HV1，其次是HV2。把过去十年所有的HV1真题都反复练习了一遍。第一遍正常做题，然后根据答案评分。第二遍不听书，尝试完全听懂文章在说什么。如果能完全听懂一句话，它在脑子里会自动生成一条字幕，这样听力题就变成了阅读题。如果一句话里有生词或者没听清，那字幕的中间就会糊一块。第三遍之前，先看一遍听力原文，把所有不认识的词和用法用德语助手查一遍背下来。第四遍再回去看题做题，重点注意念到答案的部分。每两个答案之间的空隙足以让你写完关键词，所以不用担心错过什么。第五遍开始，走路时带着耳机反复听，把它们当作背景音，直到听到每一句话时，脑海中都出现完整字幕。这样HV1就没有能难到你的东西了。 HV3的做法也类似，只不过HV3的答案句子会很长，尽量记关键词即可。两道题的间隙足够你写完。HV2在做题之前先划一下关键词，重点听这些是否符合。其余同理HV1。其他部分的备考 𐟓– 阅读：直接背徐立华考前必背词汇，后面那些奇奇怪怪的名词没时间可以不背，主要背70页以前的那些容易分不清的动词。考前两周刷一下大黄本阅读部分，重点是计时！计时！阅读量很大。作文：有模板，考前背会就行。口语：其实大家能到考德福的程度，面对具体问题是不会一句德语都说不出的。主要的问题在于考试时候舌头容易打结，非常容易口胡。平时可以多听点德语rap，比如party Sahne，你如果能完整跟唱下来，那就没问题啦。口语有分析图表的题，这个跟作文的Redewendungen是共通的，只不过更加简洁，不需要说那么多。还有就是口语不一定要每一题都说够规定时间，你觉得该说的都说了就行。我有的题就是两分钟只说了一分二十秒这样。祝大家都能顺利跟德福拜拜！𐟒ꀀ

Theia：视觉机器人学习的新里程碑 𐟓– 探索我们最新的研究成果Theia：为机器人学习打造的视觉基础模型。 𐟔 论文已发布在arxiv，模型和代码均已开源。 𐟚€ 通过集成多个视觉大模型，Theia展现了卓越的视觉表征能力，在CortexBench和真实机器人任务中实现了性能突破。 𐟒᠔heia将大模型压缩至ViT-Tiny Small和Base规模，在保持机器人任务性能的同时，显著降低了计算需求，非常适合算力有限的机器人系统。 𐟌 Theia还能输出大模型的表征，如SAM、DINOv2、Depth-Anything，适用于其他视觉任务并减少计算量。Demo已在hugging face展示。 𐟒– 欢迎点赞和关注我们的工作，感谢支持！

具身智能入坑指南：强化学习篇嘿，大家好！今天我们来聊聊具身智能的入门项目，特别是强化学习部分。强化学习可是个大家族，有很多不同的分支，比如视觉强化学习、离线强化学习、真机强化学习、sim2real等等。由于篇幅有限，咱们先挑几个重点来说说。路径2：强化学习 𐟚€ 首先，推荐大家去看看openai的spinup代码库，市面上的强化学习代码库真的很丰富，这个绝对是个不错的起点。强化学习分支一：sim2real 𐟤– 这个分支主要是把模拟环境中学到的技能应用到真实环境中。比如，四足机器人可以参考MIT的开源项目walk these ways，机械臂的话，可以看看我们组的maniwhere项目的开源代码。还有斯坦福的Transic，也是强化学习sim2real的代表作。强化学习分支二：视觉强化学习 𐟑€ 视觉强化学习也是个大方向。我个人建议从效果比较好的DrQ-v2开始，它其实只是加了数据增广。之后可以看看泛化性方面的一些研究，比如王小龙老师的SVEA，还有我们组的PIE-G。在数据效率上的工作也有很多，比如DrM和谷歌的BBF。小结 𐟓 强化学习真的是个广阔的领域，论文多得数不过来。未来有机会我会再来填坑，进阶版的内容。希望更多人能一起加入具身智能的研究，大家一起加油吧！#具身智能

这个数据集网站简直太方便了！𐟚€ 最近真是被数据集搞得头大！𐟘頨‡ꤻŽ开始做科研，下载数据集成了我每天必做的事。每次去官网注册，等个半天不说，文件还下载得慢得要命，甚至有时候还会出错。真的是让人崩溃！不过，就在我第N+1次下载ade20k数据集失败后，我在搜索引擎的一个不起眼选项里发现了一个宝藏网站。𐟎‰ 这个网站竟然有nyuv2、ade20k、coco、kitti、cityscapes等各种主流数据集，甚至还包括SAM用到的SA-1B这种大型数据集！而且下载流程超级简单，速度简直飞快！真心希望这个网站能继续为大家提供高质量的开放数据集，帮助更多像我一样在科研路上奋斗的小伙伴们！𐟒ꊊ#数据集 #人工智能 #研究生论文 #计算机视觉 #目标检测数据集 #图像分割 #人脸识别 #图像识别 #姿态估计

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