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2B model
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AeroDPO：轻量级无人机导航通过自动化偏好优化实现SOTA
研究人员开发了AeroDPO，一种新颖的轻量级无人机（UAV）导航方法，它优先考虑高保真感知而非大型语言模型。通过利用一个紧凑的2B模型并利用确定性物理模拟进行自动化偏好优化，AeroDPO可以识别并纠正导致碰撞的因果推理错误。这种方法显著提高了在未映射场景下的成功率，同时大幅减少了碰撞，为自主空中代理树立了新的最先进水平。
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Vision-Language Models Achieve Zero-Annotation Histopathology Segmentation
研究人员开发了一种新方法，使用视觉语言模型（VLMs）在不要求手动注释的情况下对组织病理学图像进行前景分割。该方法将组织与背景的区分视为一项通用视觉感知任务，使得在广泛数据集上训练的VLMs比特定领域模型具有更好的泛化能力，尤其是在特殊染色方面。提出的框架引入了Leica-75基准，并展示了高质量的分割效果和降低的跨染色方差，少样本提示进一步提高了在挑战性案例上的性能。