近日，研究人员提出了一种新的方法——标签驱动的自动提示调整(LAPT)，用于视觉语言模型如CLIP的异常值检测。这种新方法可以自动识别出数据集中的异常值，提高模型在处理各种情况时的灵活性和准确性。通过LAPT，可以更...

DreamDA提出了一种全新的数据增强技术，该技术通过扩散模型合成多样化、高质量的图像，这些图像与原始数据分布极为相似。数据增强在机器学习和深度学习领域中扮演着至关重要的角色，尤其在训练模型时，能够提高模型...

HiGPT 是一种学习跨异构图谱的方法，不需要微调。它与新颖的图谱分词器和大量的图谱指令相结合，使其在适应各种数据分布方面表现出色。

最近的研究表明，基于 AI 生成的内容进行训练的 AI 模型可能会发生崩溃，这意味着它们会忘记真实的底层数据分布并产生错误的响应。这可能会导致歧视和对现实的扭曲认知。 ## 警告内容 - AI 模型可能会忘记真实的底...