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 …

BMT module integrates multi-task learning for reduced edge segmentation errors. DCCL enhances model discrimination by promoting compact class distributions. Experiments on …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …