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FLAME: 利用大型语言模型进行无监督低资源分类体系扩展
在缺乏资源的环境中，通过利用大型语言模型的能力，本文提出了一种名为 FLAME 的新颖方法用于进行分类体系扩展，该方法利用少量样本中的提示来提取语言模型内在的知识，并采用强化学习对其进行微调，从而实现更准确的预测。实验表明，FLAME 在真
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4 months ago
基于 FLAME 的多视图 3D 人脸重建
通过将多视图训练框架与面部参数模型 Flame 相结合，本论文旨在实现更好的面部 3D 重建质量，提出了一个多视图训练和测试模型 MFNet（多视图 Flame 网络）。通过建立自监督训练框架，引入多视图光流损失函数和面部标志损失等约束，最
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a year ago
Flame 简化联邦学习操作
使用拓扑抽象图标识分布式机器学习应用，可避免部署细节差异带来的复杂性，提高系统自动化和优化效率，Flame 是第一个支持该抽象的系统。
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a year ago
FLAME：适用于电子表格公式的小型语言模型
FLAME 是一个基于 T5 的模型，通过在 Excel 公式中利用领域洞察力， using sketch deduplication，introduce an Excel-specific formula tokenizer and us
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a year ago
FLAME: 驯服联邦学习中的后门
FLAME is a defense framework for Federated Learning that minimizes the required amount of noise by using model clusterin
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3 years ago
生成可解释人脸技术 (GIF)
该研究使用预定义的控制参数来调节生成过程，进而产生了一种具有参数控制的生成式人脸模型 GIF，它结合了 3D 主题的控制和 GANs 的高保真生成，经过感知研究得出 GIF 表现良好。
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4 years ago
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