研究团队在最新时间序列预测基准评测TFB的25个数据集上进行了广泛验证，证明了DUET的卓越性能，为各行业的时间序列预测任务提供了全新的解决方案。
Hyper-YOLO是一种新型目标检测方法，通过超图计算增强了特征之间的高阶关联，提升了检测性能，尤其在识别复杂场景下的中小目标时表现更出色。
PaliGemma 2在多个任务上取得了业界领先的成绩，包括图像描述、乐谱识别和医学图像报告生成；并且提供了不同尺寸和分辨率的版本，用户可以根据不同的任务需求进行微调，以获得更好的性能。
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型，Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示，并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果，并验证了该方法的泛化性和可扩展性。
华中科技大学研发的UniSeg3D算法，能一次性完成三维场景中的六项分割任务，提升了场景理解的全面性和效率。通过任务间的信息共享，优化了性能，为虚拟现实和机器人导航等领域带来新的解决方案。
用大模型“蒸馏”小模型，有新招了！
尽管近期 Qwen2-VL 和 InternVL-2.0 的出现将开源多模态大模型的 SOTA 提升到了新高度，但巨大的计算开销限制了其在很多场景下的应用。
用看漫画的方式，大幅提升视频大模型时序定位能力！
tokenizer对于图像、视频生成的重要性值得重视。
消除激活值(outliers)，大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024（Oral Presentation），他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换，有效降低了outliers现象，达到了4-bit的新SOTA。
