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TabularFM：一个用于表格基础模型的开放框架
TabularFM 是一个针对结构化数据的框架，通过预训练的方式使用 GANs、VAEs 和 Transformers 等神经结构提高表格数据模型的可迁移性，并提供百万个经过清洗的表格数据集、预训练模型和排行榜，以增强表格数据模型的有效性和
PDF22 days ago
具有分形扫描的可扩展视觉状态空间模型
使用分形扫描曲线对图像补丁进行序列化以提高 State Space Models (SSMs) 的性能，同时避免冗余并增强对复杂模式的建模能力。
PDFa month ago
基于低秩适应的时间序列基础模型在领域外模态预测中的应用
通过对 Lag-Llama、MOIRAI 和 Chronos 这三个基础模型应用 Low-Rank Adaptation (LoRA) 技术，本研究探讨了在时间序列数据中使用 LoRA 对预测严重感染患者生命体征的影响，证明了 LoRA 在
PDF2 months ago
医学成像负责任基础模型的伦理框架
医学影像领域的基础模型（FM）具有巨大潜力，但在临床实践中的部署需要广泛的道德考虑。本文旨在强调与基础模型相关的道德问题，并提出一个框架来指导其在医学中的负责任发展和实施。我们仔细研究了诸如患者数据隐私、偏见缓解、算法透明度、可解释性和问责
PDF3 months ago
Brant-2：脑信号基础模型
基于大量未标记数据的预训练，基础模型在大量应用中进行强大性能表现，尤其在分析脑信号领域中，Brant-2 是最大的脑信号基础模型，具备数据变化和建模规模鲁棒性，适用于更广泛的脑神经数据范围，在多种应用场景中适应性强，具备模型的可扩展性、各组
PDF5 months ago
Segment Any Cell: 基于 SAM 的自动提示微调框架用于细胞核分割
通过引入改进的像素级图像分割模型 Segment Any Cell (SAC)，结合自动生成的实用提示和先进的 Fine-Tuning 技术，在核分割领域实现了优于现有 SOTA 方法的性能提升。
PDF5 months ago
通信工程角度下生成式人工智能时代中的电信 AI 本机系统
人工智能（AI）和基础模型（FMs）的快速进展引领了各个行业的变革，本文探讨了 FMs 在电信行业中的整合及 AI 原生电信的概念，并重点强调了 AI 原生优先方法的工程考虑和独特挑战。尽管 FMs 有巨大潜力，但在重要的电信环境中，伦理、
PDF9 months ago
大规模语言和多模态模型下的变分信息追求用于可解释预测
通过使用 Foundational Models（FMs），我们扩展了 Variational Information Pursuit（V-IP）框架，以应对数据样本密集概念标注的限制，并显示出 FM+V-IP 与 LLM 生成的概念可以实
PDF10 months ago
定义视觉新时代的基础模型：调查与展望
视觉系统、基础模型、环境中的上下文推理、训练目标和计算机视觉的挑战和研究方向的综述。
PDFa year ago
基础模型作为替代模型：迈向更实用的对抗攻击
该论文通过选择基础模型作为代理模型，提出了在 no-box 设置下生成图像噪声以满足新兴趋势的对抗攻击的创新想法，并使用基于边界的损失策略对目标图像上的基础模型进行微调，以提高攻击的效率和 AI 系统的整体鲁棒性。
PDFa year ago
KDD高分辨率胸部 X 光合成的级联潜在扩散模型
本文研究了基础模型在医疗领域的应用，提出了 Cheff 模型生成高质量胸部 X 光片，并提出了 MaCheX 接口，用于公共胸部数据集，从文本提示文档指导合成过程，揭示了医学图像处理中报告到 X 光片生成的研究领域。
PDFa year ago