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3分钟极减阅读Arxiv(20240711)
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减论团队基于AI Agent研发的每日Arxiv自动减辑,希望用最短的时间让科研人员快速获取最新的研究动向与新思潮,提供充足简要的信息快速判断是否有需要精读的论文,并以卡片形式促进论文分享与讨论。后续会上线影响力预测等功能,敬请期待!
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【ArxivDay】如何优雅地每日查看Arxiv的文章?
2024年7月29日Arxiv cs.CV发文量约60余篇,减论Agent通过算法为您推荐并自动化整理为卡片供您参考,预计为您节省26分钟浏览Arxiv的时间。
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减论:5分钟极减阅读CVPR24 best paper《Generative Image Dynamics》
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给研一新生的科研小建议(1):arXiv的使用
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3分钟极减阅读Arxiv(20240716)
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10分钟快速精读一篇文献的技巧-做出清晰有框架的文献笔记-杨师兄带你实操-AI助力科研系列
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5分钟极减阅读何恺明团队最新自回归图像生成工作~从All-Token Diffusion到Per-Token Diffusion的范式转变。
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【8分钟极减专栏:从分布到生成(五)】Diffusion:像优化神经网络参数一样优化出一张图像
哥们中了一篇ECCV2024——系统性地向自动驾驶体系引入几何表征,多快好省!
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【减论系列专栏:从分布到生成(二)】计算机如何采样出一张服从特定分布的图像(VAE篇)? 本集从基础的“样本映射”,无任何概率理论地推导出了VAE架构。
浙江大学李玺教授团队、百度王井东博士合作综述:多模态可控扩散模型综述
2024年7月26日Arxiv cs.CV发文量约95篇,减论Agent通过算法为您推荐并自动化整理为卡片供您参考,预计为您节省43分钟浏览Arxiv的时间。
【8min极减专栏:从分布到生成(四)】直观理解GAN的不稳定性问题
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【8分钟极减专栏:从分布到生成(三)】GAN可以不是对抗?什么?GAN可以理解为一个非对抗过程?鉴别器D本质上可以理解为一个广义的图像分布函数?欲知速看!
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