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Human visual system model
Human visual system model
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注视动态Transformer模仿人眼视觉，实现高效与鲁棒性
研究人员开发了一种受人眼视觉系统注视采样和眼动启发的注视动态Transformer（FDT）。该架构动态选择要处理的Token，在无需针对这些挑战进行专门训练的情况下，即可提高效率和对噪声及对抗性攻击的鲁棒性。在50%的注视预算下，FDT展现出比DeiT-S更高的准确率，同时显著减少了计算量，展示了准确率与效率之间有希望的权衡。
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新AI研究探索视觉推理和泛化能力
两篇新研究论文探讨了AI模型在视觉推理方面的进展。第一篇论文《关于视觉推理中的局部性和长度泛化》研究了受人类视觉系统启发的局部、顺序处理如何比全局处理更能提高视觉模型的泛化能力。第二篇论文介绍了UniVR，这是一种新颖的方法，可以从纯视觉数据中学习复杂的推理、物理动力学和规划，并在一个名为VR-X的新基准上取得了显著的改进。