在没有额外的模型训练的情况下，它在两个数据库上实现了具有竞争力的零预测结果，同时提供了可解释的答案，因为 LLMS 可以为决策生成基于语言的解释。受当前直接偏好优化算法在用户偏好匹配方面的进展和 Softmax Lost in推荐的成功的启发，我们提出了 Softmax-DPO(S-DPO)，将排名信息注入到 LM 中，帮助基于 LM 的推荐者区分偏好和负面，而不是仅仅关注正面。通过理论分析和对真

这篇博客汇总了cvpr 2024中与分布外检测、域适应检测相关的部分论文。

在一系列视觉中心和 VQA 基准上的综合实验结果表明，我们的 Lumen 模型不仅在一系列以视觉为中心的任务中达到或超过了现有基于 LMM 的方法的性能，而且保持了一般的视觉理解和指令跟随能力。广泛的评估显示， Emove-Allama 的表现优于其他 MLLM，在 EMER 上获得了线索重叠(7.83)和标签重叠(6.25)的最高分数，在 MER2023 挑战赛上获得了 0.9036 的 F1

基于Transformer的轨迹优化方法在离线强化学习(Offline RL)中表现出了优异的性能，但由于其庞大的参数大小和有限的可扩展性，这在资源受限的顺序决策场景中尤其关键，例如在计算能力有限的机器人和无人机中。然而，尽管 MPS 在训练过程中和训练后都能确保安全，但由于备份策略的保守性和任务无关的性质，它经常阻碍任务的进展，提出了动态模型预测屏蔽(DMPS)，它在保持可证明的安全性的同时优化

NIPS 2024中与目标检测有关的论文，包括3D目标检测、3D目标检测的可解释性、YOLOv10、长尾目标检测等话题。

这篇博客搜集了了ECCV 2024中与目标检测，包括多模态目标检测、3D目标检测、开放词汇目标检测有关的论文，该系列博客将不断更新，覆盖更全面的主题。

实现包括室内和室外场景的统一单目 3D 对象检测在机器人导航等应用中具有重要意义。然而，涉及数据的各种场景来训练模型会带来挑战，因为它们具有显著不同的特性，例如不同的几何特性和异构的域分布。为了解决这些挑战，我们构建了一种基于鸟瞰图（BEV）检测范式的检测器。

本专栏搜集了CVPR 2024中与目标检测有关的论文，可以方便您跟踪该领域当下的热点问题。

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