Pinterest研究团队在arXiv最新发表的论文中，提出了一种革命性的多任务学习框架——深度分层集成网络（Deep Hierarchical Ensemble Networks），该技术通过特征组合与辅助学习的协同机制，在广告系统转化率（CVR）预测...

近日，BodyGen公司宣布推出一种创新的拓扑感知自注意力机制和时序信用分配机制，旨在显著提升机器人形态与控制协同设计的效率。这一技术突破通过优化机器人形态的拓扑结构，结合自注意力机制，能够更精准地捕捉机器...

近日，与Hugging Face团队相关联的研究者们，训练并评估了一种名为JAT（Jack-of-All-Trades）的模型，这是一种全面任务模型，能在各种不同的任务上表现出相当的效果。此模型的出现，为深度学习领域的多任务学习提供...

StyleTTS 2是一款文本转语音模型，旨在通过将风格扩散和对抗训练与大型语音语言模型相结合来实现接近人类水平的语音合成。StyleTTS 2是在原有StyleTTS模型的基础上进一步优化，采用了更加先进的多任务学习技术，使得...

近日，研究人员开源了一个名为Dual-Guided Spatial-Channel-Temporal（DG-SCT）的新型注意力机制，可用于增强预先训练的音频-视频模型，以用于多模态任务。该机制具有两个分支，一个是空间通道分支，另一个是时间分...

一篇发表在arXiv上的论文介绍了一种新技术SupFusion，它能够使激光雷达（LiDAR）和相机系统更好地协同工作，用于检测汽车或行人等物体。这项技术使用多任务学习方法，同时考虑激光雷达和相机的输出，将它们融合成更...

本文提出了一种新的系统，该系统可帮助模型在学习新任务的同时，不会忘记旧的任务。这是一种前沿的深度学习技术，主要解决了模型在学习新任务时往往会忘记旧任务的问题，这个问题在AI领域被称为灾难性遗忘。通过这种...

这个代码库介绍了一种改善视觉-语言模型，特别是在详细属性检测和图像内部位置定位任务中的表现的多任务策略。这种策略以视觉-语言模型CLIP为例，展示了如何通过多任务学习提升模型的表现。通过这种方式，模型可以更...