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论文源代码前沿信息_国内免费源码共享网站(2024年11月实时热点)

内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

论文源代码

多模态与对比学习：创新灵感大集合 𐟌 今天，我想和大家分享一个在学术界和工业界都非常热门的创新点：多模态与对比学习相结合的策略。这个结合方式在顶级会议和期刊上频频出现，成为了许多研究者的灵感源泉。首先，让我们回顾一下最近的一些研究成果。比如在CVPR2023上，有一篇名为HACL的论文，提出了一种幻觉增强的对比学习方法，使得模型的总体得分提高了34.66%。还有在NeurIPS 2023上，浙江大学提出了一种名为C-MCR的方法，通过连接多模态对比表征，无需配对数据就能进行学习，并在多个任务上取得了 state-of-the-art 的效果。那么，为什么这种结合方式会如此有效呢？多模态数据包含了来自不同源的信息，这些信息具有不同的特征和分布。而对比学习则能够区分不同类别的特征表示，从而提高模型的自监督学习能力。通过将这两种方法结合起来，我们可以整合不同模态的互补信息，优化特征表示，并提升模型的鲁棒性和泛化能力。这种结合方式为异构数据融合、模态对齐、小样本学习等任务提供了新的思路。为了帮助大家更好地理解，我整理了11篇最新的多模态与对比学习的论文和源代码，供大家参考。希望这些资源能给大家带来一些灵感启发。如果你对多模态和对比学习感兴趣，不妨深入了解一下这些论文和源代码。相信你会从中获得不少启发和灵感！

如何一步步复现代码？详细指南来了！嘿，大家好！今天我想和你们分享一下如何复现代码的详细步骤。这个过程其实并不复杂，只要你按照步骤来，基本上都能搞定。下面我就一步一步带你走完这个过程。找到代码 𐟓„ 首先，你得找到你要复代的代码。最理想的情况是直接从论文作者那里拿到源代码。如果是在GitHub上，那就搜一下有没有第三方的高星实现。比如，如果是用Caffe，可以看看有没有第三方的高星实现。运行代码 𐟏ƒ‍♂️ 拿到代码后，先跑通测试demo和简单的训练。如果你有足够的机器，可以找个样例数据集跑一下训练，看看能不能达到论文中的效果。这个步骤很重要，能帮你确认代码的基本功能。分析代码 𐟔 接下来，对代码中的各个模块进行分析。通常包括模型（model）、损失函数（loss）和数据迭代器（data_iterator）等模块。同时，可以使用一些调试工具，比如pdb，来逐条运行代码，看看输出结果。模仿写代码 𐟓 按照上述分析出的结构来改写代码。尽量保证结构一致性（大佬们可以忽略这一点）。重要的函数或者类可以写一些测试样例，来保证输入输出和源代码的函数运行结果是一致的。跑通自己写的代码 𐟏 最后，跑通自己写的代码，逐步调试以达到复现的效果。可以参考一些优秀的代码结构，比如mmdetection，它的代码结构真的很好！希望这篇指南对你有帮助！如果有任何问题，欢迎留言讨论！𐟘Š

_每日3分钟，洞悉AI前沿动态_ _ShowUI：革新 GUI 自动化的视觉 - 语言 - 操作模型_ ShowUI 专注于 GUI 自动化领域，其运作模式依托视觉 - 语言 - 操作模型构建，与 Computer Use 有相似之处。它赋予用户通过自然语言指令操控 AI 完成点击、输入、选择、滚动等常见操作的能力。相关研究论文数据表明，ShowUI 模型准确率高达 75.1%，并且在性能方面实现了 1.4 倍的显著提升。当前，其代码已开放源代码，为相关领域的研究与应用开发提供了有力支持。 _Qwen2vl - Flux 在线演示：mini 版本初绽锋芒_ Qwen2vl - Flux 推出的在线演示平台，以其出色的表现吸引了众多目光。虽为 mini 版本，但其生成效果已与 IpAdapter 不相上下，能依据文本提示快速生成令人瞩目的图像。据开发者透露，完整版本将蕴含更强大的功能与潜力，值得期待后续的全面升级与优化。 _阿里通义开源 QwQ - 32B - Preview：国产推理模型新势力_ 阿里通义团队重磅推出的 QwQ - 32B - Preview 推理模型，尽管尚处预览阶段，却已在多方面展现出卓越实力。在与同类模型对比中，其性能与 o1 - mini 旗鼓相当，尤其在数学性能维度上成功超越 o1 - preview，成为国产可商用推理模型中的佼佼者，为国内 AI 推理技术的应用与拓展开辟了新路径。 _OneDiffusion：多功能生图模型即将登场_ OneDiffusion 作为一款多功能生图模型，功能涵盖文生图、ID 一致性保障、单图多视角生成、文生多视角创作以及双向生成等多个方面。其独特之处在于能够像 ControlNet 一样实现基于深度、姿势、布局、语义等条件的生成，同时具备将图片预处理为相应条件的能力。官方已确定将于 12 月初正式发布模型及代码，有望为图像生成领域带来新的变革与突破。 _OpenAI 的 Sora API 泄露事件回顾与剖析_ 近日，OpenAI 的 Sora API 泄露事件引发行业广泛关注。事件起始于 Hugging Face 组织下的 PR Puppets 发布的一个 Space，该 Space 借助调用 OpenAI 尚未正式发布的 Sora 视频生成模型接口，实现了依据提示词生成视频的功能，且代码开源。随后，OpenAI 迅速做出反应，关闭了 Sora 对所有艺术家的抢先体验权限。PR Puppets 组织则发布公开信对 OpenAI 的行为表示抵制，并展示了部分“偷跑”视频。据业内推测，这些视频可能由 Sora 的 Turbo 模型生成，该模型虽生成速度较快，但在生成效果质量上略有逊色。此次事件不仅揭示了 AI 技术在开发与传播过程中的潜在风险，也引发了关于技术垄断与开源共享平衡的深入思考。 #AI创造营#ai艺术家在微博#新星闪光计划##AI探索计划#

DeepSeek V2开源，挑战GPT 𐟚€ DeepSeek-Coder V2，一款全新的开源代码模型，以其卓越的代码和数学能力，在全球多个榜单上脱颖而出，仅次于GPT-4-Turbo，但超越了其他闭源模型。这个模型继承了DeepSeek-V2的架构，拥有236B的总参数和21B的激活参数，展现出强大的能力。 𐟌 不仅在专业领域表现出色，DeepSeek-Coder V2的通用能力同样令人瞩目。在中英通用能力测试中，它位于国内第一梯队，显示出强大的逻辑推理能力。与DeepSeek-V2相比，DeepSeek-Coder V2更擅长理科领域，而DeepSeek-V2则在文科领域表现更佳。这种差异使得两个模型在实际应用中各具优势。 𐟓š 开放源代码是DeepSeek-Coder V2的一大亮点。模型、代码和论文均免费提供，无需申请即可商用。用户可以通过Hugging Face平台下载模型，或访问GitHub上的代码仓库和论文。此外，DeepSeek-Coder V2提供了两种参数规模的模型：236B和16B，以满足不同用户的需求。其中，16B版本的模型支持FIM，其代码能力接近DeepSeek-Coder-33B（V1），并且可以在单卡40G的条件下部署。 𐟔砄eepSeek-Coder V2还提供了API服务，支持32K上下文，价格与DeepSeek-V2保持一致，以亲民的价格提供高质量的服务。对于需要本地私有化部署的用户，DeepSeek提供了一站式服务，包括高性能服务器、模型、软件套件以及技术支持，价格为45万元/套/年。 𐟌 官方网站已经上线，用户可以免费与模型进行对话，体验其强大的功能。同时，开放平台也提供了最新的API服务。DeepSeek-V2自发布以来，以其高性价比获得了市场的认可。DeepSeek团队的终极目标是打造性能最强大的模型，而Coder-V2的推出正是向这一目标迈出的重要一步。团队相信，只有强大的模型能力和普惠的技术应用，才能推动人工智能的进一步发展。

手把手教你复现代码，学弟学妹必看！ 𐟔 寻找代码：首先，优先参考论文作者提供的源代码。如果是像caffe这样的框架，可以在GitHub上搜索是否有第三方的高星实现。 𐟏 运行代码：拿到代码后，先运行测试demo和简单的训练。如果有足够的机器资源，可以找个样例数据集进行训练，验证是否能达到论文中的效果。 𐟔 分析代码：对代码中的各个模块进行分析，通常包括模型（model）、损失函数（loss）和数据迭代器（dataiterator）等。同时，可以使用pdb等调试工具逐条运行代码并查看输出。 𐟒𜠦衤𛿥†™代码：按照上述分析出的结构来改写代码。尽量保证结构一致性（大佬可以忽略）。重要的函数或类可以写一些测试样例来确保输入输出和源代码的函数运行结果一致。 𐟏 运行自己写的代码：运行通过后，逐步调试以达到复现效果。可以参考mmdetection的代码结构，真的很好！

硕士毕业前夕，我想用胶囊神经网络完成论文，但是我没找到好用的源代码，就没有再了解。[允悲][允悲][允悲]谝寒船的微博视频

是谁啊三个中午不睡觉就为了推一个模型的逆过程写论文的人真的很𐟐𖠤𘊤𜠦𚐤𛣧 还要把最关键的部分去掉 gpt笨笨的都和他聊了二十天该喂的东西都喂了还没学会这个模型最后还是靠一步步手推写出来的[跪了][跪了][跪了] 早上真的以为写不出来了越看越迷茫越看越无解跑出来的那一刻只有两个字想说wc（有点运气在身上的只试了第二次就通了）大模型你可不可以不要那么流行搞不来搞一次就半条命没有了[跪了][跪了][跪了]

GDELT数据库：全球事件宝典最近写毕业论文时，我发现了一个超级强大的数据库——GDELT！这个数据库在国关、外交和国家形象研究方面特别有用。它的event库有58个字段，从日期、参与者、行动到地理信息，几乎涵盖了每天全球新闻媒体中的所有社会事件。这个数据库还提供了即时更新、事件量化和自然语言处理的功能，简直太方便了！ GDELT数据库的简介 𐟌 GDELT的全称是Global Database of Event, Language and Tone。它每时每刻都在监控全球100多种语言的新闻媒体，包括印刷、广播和网页形式。GDELT通过识别人员、位置、组织、数量、主题、数据源、情绪和图片等信息，为全球提供了一个自由开放的计算平台。 GDELT2.0的数据更新频率 ⏰ GDELT2.0每15分钟就提供一次全球事件数据。目前，它的Event库大约有3.5亿条事件数据，这些事件从1979年1月1日一直记录到现在。GDELT数据库的文件格式是zip，解压后是csv格式，制表符分隔。每个csv文件内有58个字段，2013年3月以前的数据有57个字段，4月之后增加了1个url字段。字段详解 𐟓Š EVENTID AND DATE ATTRIBUTES：这部分记录了事件的唯一标识符和发生日期。包括GlobalEventID（整数型，递增标识）、Day（格式为YYYYMMDD）、MonthYear（格式为YYYYMM）、Year（格式为YYYY）和FractionDate（格式为YYYY.FFFF，表示事件在年份中的百分比）。 ACTOR ATTRIBUTES：这部分描述了事件的参与者。包括Actor1Code（参与者1的CAMEO码）、Actor1Name（参与者1的名称）、Actor1CountryCode（参与者1的国家信息CAMEO码）等。参与者2的字段与之类似。其他重要字段 𐟌Ÿ GDELT数据库中还有一些其他重要的字段，比如EventAction（事件行动类型）、EventGeography（事件地理位置）、DataManagementFields（数据管理字段）等。每个字段都有特定的编码和格式，详细描述了事件的各个方面。总结 𐟓 GDELT数据库是一个非常强大和全面的数据源，适用于各种社会科学研究。通过它的58个字段，我们可以从多个角度分析全球社会事件。如果你正在进行国际关系、外交或国家形象的研究，GDELT绝对是一个不可或缺的工具！下一篇我会详细介绍GDELT的使用方法和代码实现，敬请期待！

如何通过软著申请杭州E类人才？在杭州申请E类人才时，软著（软件著作权）是一项重要的成果标准。它不仅体现了申请人在软件开发或实际工作成果上的创新性和应用价值，还证明了他们具备独立或合作开发软件的能力。 𐟓š 论文是学术研究成果的书面呈现，要求在国内外核心期刊发表，并与申请人所从事的专业领域紧密相关。在申请E类人才时，论文需要满足作者排名（如前两位作者）和论文的影响力、引用次数等要求。论文体现了申请人的理论研究能力、学术水平及其在行业内的认可度。 𐟒𜠤𘓥ˆ饈†为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种类型，每种专利都需要符合新颖性、创造性和实用性等要求。专利主要保护技术创新成果，即产品、方法或者其改进的新技术方案。在申请E类人才时，拥有的专利能够证明申请人在技术研发方面的创新能力，特别是发明专利通常被视为更具含金量的成果。 𐟓‘ 软件著作权是对软件作品的原创性进行保护，即对软件源代码、文档等形式的作品赋予作者一定的专属权利。在杭州E类人才申请中，软著同样是一项重要的成果标准，它表明申请人具备独立或合作开发软件的能力，并且软件有一定的创新性和应用价值。 𐟌Ÿ 对于软件行业的从业者而言，获得软件著作权说明了他们在软件开发或实际工作成果和知识产权积累上的成就。同时，软著也是通过软考途径申请杭州E类人才所必需的成果。 𐟈𘠥悦žœ软考通过但没有成果，可以寻求专业人士的帮助，以确保成功申请杭州E类人才。

【关于Open AI】咱们先讲讲“开源”这个概念。咱们知道早期的电脑都是学术圈在用，学术圈发论文本来就讲究一个研究成果公开。所以一开始的电脑软件就没有“闭源”这个概念，都是把源代码开放出来的。但计算机普及之后，人民群众对各种乱七八糟功能的需求，催生了一块巨大的软件市场，加上版权保护法案的落实，软件就变成要花钱买的商品了。今天咱们可能觉得买软件这事挺正常的，即使是盗版用户，至少也不会觉得软件付费是错的。但对当年的老一辈技术爱好者来说，本来软件代码都是共享的，后来的付费软件里用的很多代码可能都是曾经他们写的，所以他们是真觉得这事不合理。就像假如说今天开始学术论文突然都要付费才能阅读了，那咱们这代人也会觉得很难以接受一样。于是一帮坚持知识共享的赛博传统派、就分化了出来，继续捍卫代码开放的理念。这也是为什么“开源”这个概念的核心并不是“免费”，更不是“盗版”。 “开源”讲究的是人类智慧就应该是共有、共享的，你基于前人的成果做出来了东西。前人的“无私精神”成就了你，所以你也应该继续把成果无私地分享给后人。

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