AI 论文速递

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MMReCorD：HOI 生成的推理和修正扩散
利用扩散模型，通过自然语言指导多媒体内容的生成革新图像生成，然而在人物与物体之间的详细互动表现方面仍存在挑战，尤其是姿势和物体位置的准确性。我们提出了一种无需训练的方法，命名为 Reasoning and Correcting Diffus
PDF2 days ago
ECCV二值图像的拓扑保持下采样
我们提出了一种新颖的基于离散优化的方法来生成具有与原始图像相同拓扑结构的二值图像的降采样版本，通过零阶和一阶贝蒂数对黑色区域进行测量，同时使用 IoU 和 Dice 分数对与原始图像的相似性进行评估。我们还实施了基于基线形态学（膨胀）的方法
PDF2 days ago
ECCVRegionDrag：基于扩散模型的快速基于区域的图像编辑
点拖动图像编辑方法存在计算开销和误解用户意图的问题，本文提出了一种基于区域的拖动复制粘贴方法以克服这些限制，并通过加入注意力交换技术提高稳定性。实验证明，该方法在速度、准确性和与用户意图的一致性方面优于现有的基于点拖动的方法。值得注意的是，
PDF2 days ago
ICML基于预训练单细胞转录组变压器与联合图学习的基因调控网络推断
利用基于单细胞 BERT 预训练转换器模型（scBERT）的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据对基因调控网络（GRNs）进行推断，通过利用来自现有 GRNs 的结构化生物学知识，融合预训练的单细胞语言模型所学到的丰富上下文表示和
PDF2 days ago
ICMLSDLNet：统计深度学习网络用于共现物体检测和识别
提出了一种名为 SDLNet 的新框架，使用深度学习网络进行统计分析，以识别多标签对象类别中与基本对象同时出现的对象，通过多标签检测器和共现矩阵分析实现。在公开数据集 Pascal VOC 和 MS-COCO 上进行了评估，并在第 4 节中
PDF3 days ago
ACL基于路由器机制的领域鲁棒轻量级奖励模型探索
利用小语言模型和路由机制，我们探索了三种方法：1）利用专家模块化内部路由器和专家形成单一的奖励模型；2）使用外部路由器从多个领域特定模型中选择适当的奖励模型；3）通过适配器将奖励模型和路由适配器加载到单个小语言模型，以减小参数大小。实验证实
PDF3 days ago
ECCV质量保证：重构 AI 图像注释策略
评估注释公司的内部质量保证流程对注释质量的影响，开发提高数据注释效能的方法。结果表明：（1）注释公司在数量和质量方面均优于广泛使用的平台 MTurk。（2）注释公司的内部质量保证只提供了微小的改善，而改进标注说明可以大幅提升注释性能。（3）
PDF3 days ago
ICLR多任务生成建模的扩散模型
通过构建统一的多模态扩散模型，本文在多类型任务数据的信息聚合驱动下，定义了前向扩散过程，并利用共享骨干降噪网络参数化额外的模态特定解码器头，实现了多类型多模态数据的生成，验证了框架的有效性。
PDF3 days ago
KDDSepsisLab: 早期脓毒症预测与不确定性量化和主动感知
通过引入不确定性传播方法来评估医院入院初期的脓毒症预测的传播不确定性，并且为风险较高的患者提出了一种鲁棒的主动感知算法来提高置信度，验证实验结果表明传播不确定性在医院入院初期是显著的，该算法优于最先进的主动感知方法，并搭建了一个基于预训练模
PDF3 days ago
ICML光谱信息导引的多阶段神经网络：机器精度的多尺度函数逼近器
利用多级神经网络方法和基于频谱的初始化技术，通过学习先前阶段的残差，并利用神经网络的频谱偏差来捕捉高频特征，成功解决了神经网络的频谱偏差，使得神经网络可以以双精度浮点的机器精度（$O (10^{-16})$）拟合目标函数。
PDF3 days ago
KDDscGHSOM: 使用渐进式的层次化自组织映射进行单细胞和 CRISPR 数据的聚类和可视化
基于高维单细胞数据，本文提出了一种全面的基因 - 细胞相关性可视化方法，Growing Hierarchical Self-Organizing Map (GHSOM)，用于分析单细胞测序和 CRISPR 筛选等高维单细胞数据。该方法在构建
PDF3 days ago
ECCV雨点透明度：一份面向日间和夜间雨点去除的双焦点数据集
通过引入一个大规模的真实世界雨滴去除数据集 Raindrop Clarity，包含了 15486 张高质量的雨滴图像和相应的清晰背景图像，以便于研究人员在白天和夜晚条件下探索背景和雨滴的特点和独特挑战。
PDF3 days ago
ECCVEAFormer：基于边缘感知 Transformer 的场景文本分割
提出了一种名为 EAFormer 的边缘感知 Transformer 模型，用于更准确地分割场景图像中的文本，尤其是文本边缘；在常用数据集上进行了广泛的实验验证，结果表明该方法在文本边缘分割方面表现优异。
PDF3 days ago
ICML合成数据、基于相似性的隐私度量和监管（非）合规性
本文指出相似度为基础的隐私度量无法确保合规性合成数据，通过分析和反例展示了其无法防止人员识别和关联性，并在很多基本问题中完全忽略了激进入侵者测试。
PDF3 days ago
ICMLScalify: 针对高效低精度 LLM 训练的规模传播
低精度形式如 float8 已经被引入到机器学习加速硬件中，以改善大型语言模型训练和推断的计算效率。然而，由于需要复杂且有时脆弱的技术来匹配更高精度的训练准确性，ML 社区对其采用的速度放缓。本文提出了一种名为 Scalify 的端到端尺度
PDF3 days ago
ICML神经对决巴甸
应用神经网络估计奖励函数、提出一种基于上界置信度和汤普森采样的算法，解决了上下文对决匹配问题中线性奖励函数假设带来的挑战，并在合理次数内选择最佳策略。同时扩展理论结果到带有二元反馈的上下文匹配问题。
PDF3 days ago
AAAI隐藏或推测出的：具有未知人口统计学的公平学习排序
通过模拟推断错误情况和进行三个真实案例研究，揭示推断偏差对融入公平性考虑的学习 - 排序模型和公平重新排序策略的影响。
PDF3 days ago
ICML机器学习中不应假设数据生成分布的五个理由
机器学习研究中，数据生成概率分布的概念起到重要作用，而我们提出的替代框架关注有限总体而不是抽象分布，为建模采样提供了新的机会。
PDF3 days ago
SIGIR通过 k 稀疏注意力实现稳健的知识追踪模型
知识追踪（KT）是根据学生的历史互动序列预测其未来表现的问题。本文提出了一种名为 sparseKT 的简单而有效的框架，通过引入 k-selection 模块和两种稀疏化启发式方法，提高了基于注意力的 DLKT 方法的鲁棒性和泛化性能。在实
PDF3 days ago
MM关于关系域的图神经网络的系统推理
开发可以学会推理的模型是一个极具挑战性的问题。我们聚焦于在关系领域中进行推理，其中使用图神经网络（GNN）似乎是一种自然的选择。然而，关于使用 GNN 进行推理的以往研究表明，这种模型在面对需要比训练过程中更长的推理链的测试样例时往往失败。
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