AI领域本周最值得关注论文(1.29)
1、《Aligning Language Models to Follow Instructions》
用人工反馈校准语言模型，让语言模型能更好地匹配用户意图
http://weibo.com/1402400261/LcWoscFcN
2、《Active Predictive Coding Networks: A Neural Solution to the Problem of Learning Reference Frames and Part-Whole Hierarchies》
用超网络动态生成递归网络
http://weibo.com/1402400261/Lc1WlcLMp
3、《Whose Language Counts as High Quality? Measuring Language Ideologies in Text Data Selection》
关注数据集筛选时的语言意识形态偏差问题
http://t.cn/A6icMMMh
4、《When Shift Operation Meets Vision Transformer: An Extremely Simple Alternative to Attention Mechanism》
视觉Transformer里用简单的移位操作(Shift Operation)代替注意力机制，探索视觉Transformer有效性的根源
http://weibo.com/1402400261/LcMSnzL4R
5、《Patches Are All You Need?》
用标准卷积结合图块嵌入实现的ConvMixers的简单模型，性能超Transformer
http://weibo.com/1402400261/LcuaJicza
6、《Training Vision Transformers with Only 2040 Images》
用2040张图片的小数据集从头训练视觉Transformer
http://t.cn/A6icMMML
7、《GreaseLM: Graph REASoning Enhanced Language Models for Question Answering》
上下文和知识图谱结合的图推理增强语言模型
http://weibo.com/1402400261/LcDRn0jBe
8、《Deep physical neural networks trained with backpropagation》
用反向传播训练由可控物理系统层组成的深度物理神经网络
http://t.cn/A6icMMMA
9、《Learning from One and Only One Shot》
在"微小数据"场景下在相似性空间使用最近邻分类器实现少样本学习
http://t.cn/A6icMMM2
10、《Transformers in Medical Imaging: A Survey》
面向医学影像的Transformer应用综述
http://t.cn/A6icMMMz
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