就在几周前，北大-兔展AIGC联合实验室就推出了登上知乎热搜第一的的大语言模型产品ChatLaw，在全网带来千万曝光同时，也引发了一轮社会讨论。首先，待编辑图像通过Diffusion的逆过程，找到该图像在扩散隐空间中的表示，作为两个分支的输入。在该方法中，所有的内容编辑和保存信号都来自图像本身，无需任何微调或训练附加模块，这能简化编辑过程。最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实

对于视觉信息丰富的文档的结构不仅仅由文本内容的结构决定,与布局、排版、格式、表/图结构等视觉元素同样相关.例如收据、证书、保险文件等.Liu等人提出的利用图卷积神经网络建模视觉元素丰富的文档,首先通过OCR系统获得一组Text Blocks,每一个Text Block包含其在图像中与文本内容的坐标信息,将其构成一个完全连通的有向图,即每个Text Blocks构成一个节点,通过Bi-LSTM获取节

DISC-FinLLM 有着目前大语言模型尚无法克服的问题和缺陷，尽管它能够在许多任务和情境上提供金融领域的服务，但模型应当仅供用户参考使用，并不能替代专业金融分析师和金融专家，我们希望使用 DISC-FinLLM 的用户以批判性的眼光去评估模型。微调所基于的也是DISC团队构建的高质量中文金融数据集 DISC-Fin-SFT。DISC-FinLLM 是一个专门针对金融场景下为用户提供专业、智能、

3级的特征概括为“自动或连续实现虚/实同步和互相验证”，相较二级，实现了数字孪生和物理系统的自动或连续的数据同步，保证一致性，并互相进行验证。2级的特征概括为“人工实现数字孪生的虚/实同步”，即物理系统与数字孪生模型之间，需要通过人工方式定期进行数据交互，以保持两者的一致性。4级的特征概括为“企业全部产品数字孪生”，即对企业说有的产品都实现数字孪生，并可以实现数字孪生与物理系统的相互结合。1级的特

多示例学习（）和弱监督（weakly supervised）有一定的关系，弱监督weakly supervised有三个含义（或者说三个方向，即三个弱的方面），他的训练数据：1.弱在缺标签：即标签是不完全的，部分有标签，部分无标签。2.弱在标签不准确：即部分标签是错的，部分是对的。3.弱在标签不精确：即标签没有直接打在样本上，而是在一个更高层次上，包标签与样本标签并不不是一个意思。多示例学习中，我

一篇2023年4月26日才挂上arxiv的文章，是我看到的第一篇用LLM解决NER任务的文章，文中的方法很有创意，通过设计prompt激发大模型生成预期序列的能力着实让我感叹LLM的无限潜力，并且这只是在GPT-3就能达到baseline的效果，如果换成现在的GPT-4，那结果不敢想，在我看来，LLM才是NER任务的最优解，如此复杂的序列标注问题，果然还是需要魔法打败魔法，之前所看到的对比学习方法

随着自动驾驶、机器人系统和虚拟现实的发展，2D 和 3D 领域的目标检测变得越来越重要。通过各种数据表示（例如，单目图像、立体相机和 LiDAR 点云）在 3D 目标检测方面取得了很大进展。与从 2D 图像中检测 3D 目标相比，LiDAR 点云在检测 3D 目标中发挥着关键作用，因为它包含相对精确的深度和 3D 空间结构信息。和。将点离散为规则网格以方便 3D 稀疏卷积神经网络 (CNN)。然后

模型并行：在模型并行中，模型的内存使用和计算被分布到多个工作者之间。为了抵消这些影响并降低大型神经网络的训练时间，并行工作（Chen等人，2016）将数据并行与激活检查点相结合：在反向传播中重新计算激活，而不在前向传播中存储它们，以减少内存需求。这种方法需要额外的逻辑来处理这些通信和计算操作的有效流水线化，并且存在会降低效率的流水线泡沫，或者会影响准确性的优化器本身的更改。这些并行化技术可以根据模

本调查全面回顾了生成模型的历史、基本组件、AIGC 从单模态交互和多模态交互的最新进展。本综述全面回顾了生成模型的历史、基本模型组件、AIGC从单模态交互和多模态交互的最新进展，以及模态之间的交叉应用，最后讨论了AIGC中存在的开放问题和未来挑战。我们回顾了AIGC 的历史和基础技术，并从单模态生成和多模态生成的角度对GAI 任务和模型的最新进展进行了全面分析。图像生成中的 AIGC 示例。随着数

值得注意的是，这种性能提升是在不更改大语言模型原始参数的前提下达到的。GraphGPT的整体的框架图如上图所示：（1）首先对齐图结构和文本结构利用GNN的图编码器提取图的表征，利用BERT的文本编码器提取文本表征，进行对比学习，通过最小化损失来优化随机初始化的图编码器。为了解决这个问题，我们借鉴了先前的研究方法，从一个封闭的、大规模的语言模型（例如 GPT-3.5，参数超过 2000 亿）中提取思