【AiBase提要:】站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤(少于1,000步),就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法,该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调,避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题,这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。MEG,全称为脑磁图(Magnetoencephalography),是一种神经成像技术,用于测量大脑活动中产生的极微弱的磁场。MEG能够提供关于大脑功能的空间和时间信息。
就像常规地震一样,这种慢地震能让地壳中的应力重新分布。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先,它识别出生成图像中形状不正常的手部,并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中,HandRefiner也能够生成合理的重建结果,这得益于模型基于正常手部的训练数据。