自然语言处理是人工智能的一个重要分支。在过去的几年里，我们见证了大语言模型的显著进步，然而，如何对其效果进行全面的评估已成为一个亟待解决的问题。数据集可以为评估和比较它们的表现提供帮助，并且可以测试出模型的弱点。为了指导后续的大模型研究工作并促进该领域的技术进步，本文收集了147个流行的评估数据集，并提出了一种新的分类方法，根据数据集可评测的能力将它们分为六类。此外，我们还归纳了几个常见的评估指标

图像恢复旨在从退化的低质量观察中重建高质量图像。最近，Transformer模型在图像恢复任务中取得了很好的性能，因为它们具有强大的建模长期依赖关系的能力。然而，相对于输入大小，二次增长的复杂性使它们不适用于实际应用。本文通过增强多尺度表示学习，开发了一种用于图像恢复的高效卷积网络。为此，我们提出了一个由三个分支组成的泛核模块，即全局、大型和局部分支，以有效地学习全局到局部的特征表示。具体而言，全

而今天，我们站在2025的门槛上，回望过去的一年，CSDN不仅见证了技术的飞速发展，更见证了无数技术人不懈奋斗的身影——他们用键盘敲打出了一个又一个创新的奇迹，用代码编织了未来的蓝图。一方面是因为文字的表现力远低于视频，文字表达不如音视频更直观，文字是冰冷的，而视频是亲和的，读者对于文字也是犯困的，一篇文章如果不精炼，没有重点突出，还通篇废话的话，后果很显然是灾难性。最初的感受就是知识繁杂且难，学

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本文提出了一种用于图像去雨的交叉范式表示和对齐转换器（CPRAformer），通过整合空间通道和全局局部两种范式的优势，实现特征的有效融合。模型包含稀疏提示通道自注意力（SPC-SA）和空间像素细化自注意力（SPR-SA），分别提取全局通道信息和局部空间特征。为缓解特征错位问题，设计了自适应对齐频率模块（AAFM）进行两阶段渐进式特征对齐与交互。此外，引入多尺度流门控网络（MSGN）增强前馈网络的

本文提出了一种基于细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)的单幅图像去雾网络DEA-Net。针对现有方法中普通卷积有效性不足和雾霾分布不均匀性问题，DEA-Net通过DEConv将梯度先验等先验信息编码到卷积层中，并利用重参数化技术实现无额外计算成本。提出的CGA机制通过生成通道特定的空间重要性图，使网络能关注特征中的关键区域。实验结果表明，DEA-Net仅用3.653M参数即可达到

本文提出了一种用于图像去雨的稀疏Transformer网络DRSformer。针对现有Transformer方法在特征聚合时易受无关标记干扰的问题，作者设计了可学习的top-k选择算子（TKSA）来保留最关键的注意力值，提升特征聚合效果。同时开发了混合尺度前馈网络（MSFN）来捕捉多尺度信息，并引入混合专家特征补偿器（MEFC）提供协同细化。实验表明，该方法在多个基准数据集上优于现有技术，能有效恢