简单看了一下今年CVPR的录用论文，域泛化、域适应频繁出现，说明这仍然是核心研究方向。尤其是域泛化的改进，依然会是未来的关键挑战。目前，在模型面对现实世界复杂分布变化的鲁棒性研究上，域泛化/域适应不断有新的创新点出现。当前的主流思路也是围绕生成式与数据扩充、表示学习与特征解耦、混合范式与新兴场景等方向展开。为了帮助感兴趣的论文er快速把握全局，我整理了CVPR 2025中域泛化/域适应相关的文章，

本文通过设置三个跨域任务来推动组织病理图像的小样本学习研究，模拟实际临床问题。为实现高效标注和更好的泛化能力，作者提出结合对比学习和潜在增强来构建小样本系统。对比学习可以在无手动标注下学习有用表示，而潜在增强以非监督方式传递基数据集的语义变化。这两者可充分利用无标注训练数据，可扩展到其他数据饥渴问题。

本系统基于提供的农作物叶子图像数据集，构建病虫害辨识模型，最终通过三种深度学习分类模型实现，最终验证集准确度达到100%。

它不仅无需手动设置阈值就可指示异常的存在和位置，还在提供很少正常样本的工业场景中取得了业内最好性能，方法对比图实际上，不仅是以AnomalyGPT为代表的效果优秀，研究者们还提出了这类深度学习工业异常检测方法不仅，还能让模型更好地适应复杂的工业环境和不断变化的生产条件，无论为方便同学们理解，我这次整理了，系统地梳理了这些工业异常检测的方法，帮助同学们快速找到自己的idea发出顶会。论文原文以及开源

问题设置。图 (c) 概述了所提出的 FSAD 问题设置的正式定义。训练过程仅包含来自特定类别的 n 个正常样本的训练集，其中 n ≤ 8。在测试时，对于给定目标类别中的正常或异常样本，异常检测模型应预测图像是否异常，如果预测结果异常，则定位异常区域。挑战。对于提出的 FSAD，我们尝试仅使用少量正常图像作为训练数据集来检测测试样本中的异常。主要挑战包括：（1）每个类别的训练数据集仅包含正常样本，

今天来聊聊人工智能领域近期的一个热门研究方向——具身智能（Embodied Intelligence）指的是机器人或智能体通过感知、理解和交互来适应环境，并执行任务的能力。与传统的基于规则或符号的人工智能不同，具身智能强调将感知和行动相结合，使智能体能够更好地理解其周围的环境和与环境的互动。具身智能被认为是通往通用人工智能的重要途径，目前有关它的研究也已经有了很多突破性进展，比如李飞飞团队的Vox

图像分割基本方法详解

具有强大的表达能力和复杂性，可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构，如Transformer，并使用预训练目标（如语言建模）进行训练。在对大量代码数据的学习和训练过程中，代码大模型能够提升代码编写的效率和质量，辅助代码理解和决策，在代码生成、代码补全、代码解释、代码纠错以及单元测试等任务中都表现出十分出色的能力。为了帮大家深入掌握代码大模型的发展历程和挑

机考今年的难度明显增加。建议先在leetcode上刷刷题，尽量多做中等和困难的题，简单的题今年完全没有，另外，华为机考的平台是牛客网，使用方式跟Leetcode不同，需要自己写输入输出的代码，最好提前刷几题适应下。校招一个职位可以考两次，进如果第一次没考过不要气馁！再去刷刷题回来再战！我就是第二次过的。

在推荐系统中，大型语言模型可以用于个性化推荐、解释推荐和多样性推荐等多个方面。具体来讲，大模型可以通过对用户的历史行为、兴趣偏好等信息进行建模，从而预测用户可能感兴趣的项目或物品。同时，还可以根据用户的反馈信息，自动生成解释和摘要，帮助用户更好地理解推荐结果。除此之外，还可以通过引入额外的知识库或数据集，提高推荐的多样性和新颖性...作为一个具有挑战性的研究方向，大模型推荐系统已经受到了更多研究者