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Corrección ciega de aberraciones de lente mediante preentrenamiento LensLib
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CR-Seg: Segmentación razonada de grueso a fino con atención y CoT
CR-Seg: segmentación razonada que combina atención y cadena de pensamiento para objetos complejos.
Cuando la atención colapsa: poda de tokens visuales de estructura a semántica
Descubre cómo el marco STS evita el colapso de atención en VLMs, mejorando la diversidad estructural y la relevancia semántica de tokens visuales.
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Reevaluando el aprendizaje continuo con pocos ejemplos
La evaluación con pocos ejemplos revela nuevas perspectivas sobre estabilidad y plasticidad en aprendizaje continuo. El meta-aprendizaje mejora la adaptación.
Alpine vs Slim vs Full: Rendimiento real de imágenes Node.js
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La codicia es buena: perspectiva unificadora de generación guiada
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RRISE: Inferencia Robusta de Radio mediante un Estimador Sustituto
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Aprendiendo a ver con implantes epirretinianos y aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo profundo optimiza la estimulación de implantes epirretinianos para generar imágenes claras. Un avance para restaurar la visión.
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