Lag-Llama是一种基于Transformer的模型，可在零样本和少样本泛化方面表现出色，并在广泛的时间序列数据上进行了预训练。通过对少量数据进行微调，它超越了现有深度学习方法的最新性能，标志着时间序列分析基础模型的...

元学习是训练系统学习和快速适应新任务的过程。谷歌的这项工作使用从通用图灵机生成的合成数据来改进元学习，并在实验和理论上分析结果。该论文称，通用预测器（UP）是一种通用的元学习方法，可以学习任何任务。UP是...

OpenAI最近发布了一种名为母娃表示学习的算法，它可以根据需要自适应大小。这种自适应大小的方法被认为是母娃学习方法，该方法可以在各种粒度上学习特征。

去年最好的编码模型之一是DeepSeek LLM。它在许多基准测试中接近GPT-3.5（即使它可能是3倍大小）。有关模型训练，令牌计数，模型架构等的信息已在技术报告中发布。DeepSeek LLM是一种基于语言模型的编码器，它使用自...

本研究提出了一种深度学习方法，利用四个预训练的卷积神经网络模型来识别视频中的深度伪造人脸，可实现高精度检测。深度伪造技术已成为一种严重的威胁，对政治、社会和经济稳定造成了巨大的影响。该研究提出的方法可...

研究人员开发了一种名为DSF的新方法，以改进谱图神经网络。通过引入节点特定的过滤器权重，DSF可以更好地处理像万维网这样的复杂网络。谱图神经网络（SGNN）是一种基于图的深度学习方法，它在节点分类、图分类和节点...

最近的一项研究引入了一种名为“从错误中学习”（LeMa）的方法，通过从错误中学习来教授大型语言模型解决数学问题，类似于人类学生通过纠正错误来提高自己。

据最新消息，Phind模型在编码方面的表现已经超过了目前最强的GPT-4。该模型支持16k上下文编码，在编码速度上也不逊于GPT-3.5。Phind模型是一种基于自然语言处理技术的编码器，可以用于编写各种程序代码。该模型采用...