2024年12月5日 · LightRAG 知识图谱+大模型 新SOTA：超越 GraphRAG，效率提升99.98% + 准确率提升8-13% + 多样性提升 20-61% + 更新成本降低 80%，以及部署指南 KAG LLM + 图谱的五方面增强：知识表示增强、图结构与文本互索引、符号引导的拆解和推理、知识对齐、模型，支付宝支小宝、蚂蚁 ...

BMT module integrates multi-task learning for reduced edge segmentation errors. DCCL enhances model discrimination by promoting compact class distributions. Experiments on ACDC, PROMISE12, and BUSI show notable performance gains.

SOTA，全称「state-of-the-art」，用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型。 例如在图像分类任务上，某个模型在常用的数据集（如 ImageNet）上取得了当前最优的性能表现，我们就可以说这个模型达到了 SOTA。 那么，怎样才能高效找到 SOTA 论文呢？ 遗憾的是，经过多年的发展，现在依然没有一个平台能够完整地汇总、整理、归档所有 SOTA 论文。 在全世界最著名的论文预印发布平台 arXiv 上，搜索 SOTA 的结果也非常杂乱无章。 此外，即使有类 …

2024年12月18日 · "SOTA" 是 "State of the Art" 的缩写，翻译成中文是“最先进的”，“尖端技术”或“行业领先”。在科技和研究领域，当提到某个产品、技术或模型是“SOTA”，意味着它，通常是性能最优或技术最新的。

2021年6月11日 · SOTA 是指目前在特定领域或任务中被广泛认可的最优秀方法或技术。 它反映了该领域的最高水平，对于推动科技研究 和 发展至关重要。 通过了解 和 追踪 SOTA，我们可以了解到最新的科技成果 和 创新。 SOTA 代表着科技领域的最新成果，对于科技研究 和 发展具有重要的意义。 通过了解 SOTA 的定义、追踪最新成果以及应用 SOTA 方法，我们可以不断学习 和 应用最前沿的技术 和 方法，为科技创新 和 发展做出贡献。 鼓励读者跟随 SOTA 的进展，不断更新 …

模型量化是一种用于减少神经网络模型大小和计算量的技术，将模型参数（如：权重）从高精度数据类型（如：float32）转换为低精度数据类型（如：int8 或 fp4）。 模型量化通过以更少的位数表示数据，可以减少模型尺寸，进而减少在推理时的内存消耗，并且在一些低精度运算较快的处理器上可以增加推理速度，同时仍然可以保持模型的性能。 per-tensor（又名 per-layer）量化：每层或每个张量只有一个缩放因子，张量内的所有值都被这个缩放因子量化。 per-channel 量化：卷 …

可以通过以下方法来查询自己细分方向论文的sota方法： 在学术网站（如Google Scholar、SCI-Hub等）中搜索相关关键词，查询最新或热门的论文。 在学术会议或期刊网站中搜索相关领域的论文，查看每篇论文的引用情况，选择引用次数较多的论文进行查询。

SOTA，全称「state-of-the-art」，用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型。 例如在图像分类任务上，某个模型在常用的数据集（如 ImageNet）上取得了当前最先进的性能表现，我们就可以说这个模型达到…

最近，来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展，将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类，并总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！ 论文链接： arxiv.org/abs/2301.0465. 模型可以按照输入和输出的数据类型进行分类，目前主要包括9类。 有趣的是，在这些已发布大模型的背后，只有六个组织（OpenAI, Google, DeepMind, Meta, runway, Nvidia）参与部署了这些最先进的模型。 其主要原因是，为 …

2023年10月2日 · 今天来帮大家回顾一下计算机视觉、自然语言处理等热门研究领域的197个经典SOTA模型，涵盖了图像分类、图像生成、文本分类、强化学习、目标检测、推荐系统、语音识别等13个细分方向。建议大家收藏了慢慢看，下一篇顶会的idea这就来了~