Datawhale干货作者：谢凌曦，清华大学来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/558646681编辑丨极市平台极市导读计算机视觉识别领域的发展如何？华为天才少年谢凌曦分享了万字长文，阐述了个人对其的看法。最近，我参加了几个高强度的学术活动，包括CCF计算机视觉专委会的闭门研讨会和VALSE线下大会。经过与其他学者的交流，我产生了许多想法，千头万绪，便希望把它们整...

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以Qwen2.5-VL为例，其3B、7B、72B模型大小指的只是LLM部分，并没有包含Vision模块，实际上3B模型的参数量接近4B，视觉模块大概0.4B左右，三个不同大小的VLM使用的是统一的视觉模型。识别错误的原因实际上是由于训练步数过少导致的。SmolVLM2-256M版本用的是Google的SigLip模型，一个基于ViT的视觉模型，选用的是最小的SigLip-93M的版本，HF论文里没

原作 Kin Lim Lee乾明 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。这些用于数据...

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不过，值得一提的是，香港中文大学博士生刘杰（Jie Liu）在研究 GPT-4o 的前端时发现，用户在生成图像时看到的逐行生成图像的效果其实只是浏览器上的前端动画效果，并不能准确真实地反映其图像生成的具体过程。图像生成还具备背景移除功能，从目前的情况来说，最初 GPT-4o 生成图片会呈现一个假的棋盘格背景，直到最后才移除实际背景，这会略微降低图像质量。也因此，它们具有更好的泛化能力，能够使用多条

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Datawhale干货来源：DeepHub IMBA，编辑：数据派THU本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享可应用于特征选择的各种技术的有用指南。太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。“特征选择”意味着可以保留一些特征并放弃其他一...