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神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
今年以来，具身智能正在成为学术界和产业界的热门领域，相关的产品和成果层出不穷。
AI，智能体，ADAS，元智能体搜索，模型训练
构建支持和增强人类能力的AI工具，而不是试图完全取代人类。
从一大堆图片中精准找图，有新招了！论文已经中了ECCV 2024。
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PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
现在，长上下文视觉语言模型（VLM）有了新的全栈解决方案 ——LongVILA，它集系统、模型训练与数据集开发于一体。
本期我们邀请到了 纽约大学计算机科学院博士 童晟邦 带来【多模态大模型：视觉为中心的探索】的主题分享。
虽然大语言模型(LLM)的能力不断突破，但在长文生成方面却一直存在瓶颈。近日，清华大学和智谱AI联合发布的最新研究成果，为解决这一难题提供了创新方案。这项名为"LongWriter"的技术，成功将AI模型的长文生成能力从约2000字提升至10000字以上，同时保持了高质量输出。这一成果通过创新的数据构建方法、模型训练策略和评估基准，为AI长文创作开辟了新天地。