论文解读（PairNorm）《PairNorm: Tackling Oversmoothing in GNNs》

SIGMOD论文解读｜在自下而上优化中添加布隆过滤器 Gauss松鼠会技术交流数据库 gaussdb database
6月22日至27日，2025ACMSIGMOD/PODS国际学术会议在德国柏林举行。25日，华为多伦多分布式调度和数据引擎实验室主任工程师TimothyZeyl受邀出席，就入选的《IncludingBloomFiltersinBottom-upOptimization》论文进行了解读该论文创新性地首次提出了在自下而上的优化器的基于成本的优化过程中添加布隆过滤器（BloomFilter）的技术。该技
GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据走的远一些神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）的多任务学习场景中，数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片悠悠海风代码调试深度学习人工智能 python 目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客：论文解读：ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次，点赞18次，收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器，它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化（FDR），并引入了全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不引入额
《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 LLM 人工智能
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深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列 GoAI 机器学习多模态大模型人工智能 LLM 机器学习
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大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化艾墨舟启航大模型实战架构人工智能大语言模型
github：https://github.com/mlabonne/llm-course大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化大模型实战指南：多模型生态实战与论文解读一、LLM架构（TheLLMarchitecture）不需要对Transformer架构有深入的了解，但了解现代LLM的主要步骤很重要：通过分词化将文本转换为数字，通过包括注意力机制在内的层处理这些分词，最后通过各种
VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读 TigerZ* AIGC算法 AIGC 计算机视觉人工智能图像处理
一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器（标准VIT输出后面接patchmerger）+LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式（3DCNN统一视频、图片）+图像缩放方式（自适应缩放）+3DLLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型，具备图片描述、单图文问答、多图问对话、视频理解对话、json格式、多语言、age
SAM2论文解读-既实现了视频的分割一切，又比图像的分割一切SAM更快更好 ↣life♚ 计算机视觉大模型通用模型人工智能计算机视觉深度学习通用分割视频分割算法
code：https://github.com/facebookresearch/sam2/tree/maindemo:https://sam2.metademolab.com/paper:https://ai.meta.com/research/publications/sam-2-segment-anything-in-images-and-videos/这是SAM这是SAM2Facebook
【AI论文精读3】RAG论文综述1-P3-检索器 AI完全体 AI论文解读人工智能机器学习深度学习自然语言处理 RAG 论文阅读论文笔记
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】P1，P2，P4，P5，P6三、检索器在RAG中，有效地从数据源中检索相关文档至关重要。涉及的关键问题包括检索源、检索粒度、检索的预处理以及选择相应的嵌入模型。3.1.检索源RAG依赖外部知识来增强LLM，而检索源（RetrievalSource）的类型（数据结构）和检索单元的粒度都会影响最终的生成结果。3.1.1.数据结构1.非结构化数
【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent
1stauthro:PatrickJiangpaper:[2505.14146]s3:YouDon’tNeedThatMuchDatatoTrainaSearchAgentviaRLcode:pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励
【论文解读】OmegaPRM：MCTS驱动的自动化过程监督，赋能LLM数学推理新高度 vlln Search &Learning 人工智能深度学习搜索引擎神经网络 transformer
1stauthorLiangchenLuo‪YinxiaoLiu‬-‪GoogleScholar‬paper:[2406.06592]ImproveMathematicalReasoninginLanguageModelsbyAutomatedProcessSupervisioncode:sanowl/OmegaPRM:thisisanimplementationforthepaperImprov
活动邀请 | SECon 全球软件工程技术大会深圳站将于6月20—21日举办！ github
SECon全球软件工程技术大会将于6月20日——6月21日在深圳举办！大会精心设置了16个专场，内容涵盖AI前沿论文解读、大数据平台与架构实践、大前端架构实践、AI知识工程体系：从零散知识到流水线、DeepSeek技术前瞻与应用实践、AI时代数据架构的演进、从Agent到Multi-Agent的智能跃迁、高可用架构、垂直深耕：小模型、大智慧、数据分析场景中AI应用、AI+研发的智能化升级、多模态生
CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读亦万大模型 RAG COT CON
目前RALM主要存在两个问题：搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；回复幻觉问题：针对无法回答的问题（不管是搜索结果还是内部记忆），大模型有时也会一本正经的胡说八道。本篇paperCON（Chain-of-Note）主要就是解决上面两个问题：如下图所示，有三种情况搜索
【2025智源大会论文解读】智能体-林衍凯 weixin_37763484 大模型人工智能算法
另一位人大老师的近期工作汇总，涉及数据合成（生成训练数据，指导agent模型）、奖励模型训练（用于监督agent进行规划）、主动行动（指导agent主动为人类提供服务）、工具选择（支持1600+工作调用）、多模态训练（操作手机）等。0新框架具体实现还没有找到0.1MiniCPM4-Survey：MiniCPM4-Survey是由THUNLP、中国人民大学和ModelBest联合开发的开源大语言模型
[论文阅读] 人工智能 | 搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析张较瘦_ 前沿技术人工智能论文阅读
【论文解读】SearchArena：搜索增强LLMs的用户偏好与性能分析论文信息作者:MihranMiroyan,Tsung-HanWu,LoganKing等标题:SearchArena:AnalyzingSearch-AugmentedLLMs来源:arXivpreprintarXiv:2506.05334v1,2025一、研究背景：当LLMs需要“上网查资料”时，我们如何评估它？想象你在问AI
【论文解读实战篇】Cheetah mini MPC+WBC控制Whole-Body Impulse Control and Model Predictive Control RoboticsTechLab 机器人实战项目机器人算法
文章目录一、简介二、控制架构1、控制流程2、摆动腿落点规划器3、状态估计器（用于估计躯干的位置、速度、姿态）4、步态调度器和步态规划器三、模型预测控制MPC1.MPC使用的集中质量动力学模型（用于预测泛作用力f）2.模型简化假设四、WBC全身脉冲控制1.WBC使用的多体动力学模型（计算每个关节的力矩）2.优先任务执行（为了计算关节位置、速度和加速度）3.二次规划（为了计算关节转矩指令）4.计算最终
【论文解读】CVPR 2024 DSL-FIQA ：全新人脸面部图像质量评估算法（附论文地址）牧锦程论文解读算法
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Chen_DSL-FIQA_Assessing_Facial_Image_Quality_via_Dual-Set_Degradation_Learning_and_CVPR_2024_paper.pdf这篇论文标题为"DSL-FIQA:AssessingFacialImageQu
综述论文解读：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities cnblogs.com/qizhou/ 语言模型人工智能自然语言处理
论文为大语言模型知识编辑综述，发表于自然语言处理顶会ACL(原文链接)。由于目前存在广泛的模型编辑技术，但一个统一全面的分析评估方法，所以本文： 1、对LLM的编辑方法进行了详尽、公平的实证分析，探讨了它们各自的优势和劣势。 2、构建了一个新的数据集，旨在揭示当前模型编辑方法的缺点，特别是泛化和效率方面。 3、概述了模型编辑领域未来潜在的研究机会。阅读本文请同时参考原始论文图表。问题
论文解读：Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adapters cnblogs.com/qizhou/
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接)。当前的模型编辑器会因多次编辑损害模型性能，提出用于连续编辑的通用检索适配器(GeneralRetrievalAdaptersforContinualEditing,GRACE)：使用一个类似字典的结构(适配器)为需要修改的潜在表示构建新的映射，通过更新适配器来实现持续的模型行为编辑。方法 GRACE是一种不修改模型权重编辑预训练模型行为的方法
论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接)，研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆，发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此： 1、开发了一种因果干预方法，用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆，使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
[论文阅读] 人工智能+软件工程 | MemFL：给大模型装上“项目记忆”，让软件故障定位又快又准张较瘦_ 前沿技术论文阅读人工智能软件工程
【论文解读】MemFL：给大模型装上“项目记忆”，让软件故障定位又快又准论文信息arXiv:2506.03585ImprovingLLM-BasedFaultLocalizationwithExternalMemoryandProjectContextInseokYeo,DuksanRyu,JongmoonBaikSubjects:SoftwareEngineering(cs.SE)一、研究背景：
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【论文解读】当AI遇见绿色软件工程：可持续AI实践的研究新方向论文信息作者：MajaH.Kirkeby,EnriqueBarbaRoque,JustusBogner等标题：GreeningAI-enabledSystemswithSoftwareEngineering:AResearchAgendaforEnvironmentallySustainableAIPractices年份：2025来源：
【论文解读】MemGPT: 迈向为操作系统的LLM vlln transformer 人工智能深度学习自然语言处理
1stauthor:CharlesPackerpaperMemGPT[2310.08560]MemGPT:TowardsLLMsasOperatingSystemscode:letta-ai/letta:Letta(formerlyMemGPT)isthestatefulagentsframeworkwithmemory,reasoning,andcontextmanagement.这个项目现在已
科研学习论文解读——面向电商内容安全风险管控的协同过滤推荐算法研究(1) 2401_84296945 学习安全推荐算法
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Transformer目标检测 | DETR论文解读 DeepDriving 自动驾驶与深度学习 transformer 目标检测深度学习
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【Strip-MLP论文解读】 A man protect you 计算机视觉图像处理
Strip-MLPAbstractIntroductionMethod——OverallArchitecturePatchEmbeddingPatchMergingMixingBlockStripMixingBlockStripMLPLayer：CascadeGroupStripMixingModule（CGSMM）：LocalStripMixingModule（LSMM）：ChannelMixi
《深入浅出多模态》（六）: 多模态经典模型BLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 BLIP LLM 人工智能
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A Survey on Multimodal Large Language Models论文解读 call me by ur name large model 语言模型人工智能自然语言处理
AbstractRecently,MultimodalLargeLanguageModel(MLLM)representedbyGPT-4Vhasbeenanewrisingresearchhotspot,whichusespowerfulLargeLanguageModels(LLMs)asabraintoperformmultimodaltasks.Thesurprisingemergentc
ICLR2024论文解读|DP-OPT: MAKE LARGE LANGUAGE MODEL YOUR PRIVACY-PRESERVING PROMPT ENGINEER差分隐私离线提示微调 paixiaoxin 论文合集文献阅读知识图谱人工智能自然语言处理语言模型大型语言模型数据隐私
论文标题DP-OPT:MAKELARGELANGUAGEMODELYOURPRIVACY-PRESERVINGPROMPTENGINEER差分隐私离线提示微调：让大型语言模型成为你的隐私保护提示工程师论文链接DP-OPT:MAKELARGELANGUAGEMODELYOURPRIVACY-PRESERVINGPROMPTENGINEER论文下载论文作者JunyuanHong,JiachenT.Wa
【AI应用】免费的文本转语音工具：微软 Edge TTS 和开源版 ChatTTS 对比 AI完全体 AI应用人工智能机器学习 TTS Edge ChatTTS 文本转语音 AI 应用
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算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
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我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
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正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers Swap: 6127608k total,&nb
[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
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命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
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POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
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首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
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C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c 算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，

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