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Mingkun Zhang
Mingkun Zhang
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CLIPure 在潜在空间中增强零样本图像分类的鲁棒性
研究人员开发了CLIPure，一种用于增强零样本图像分类中对抗鲁棒性的新颖方法。该方法通过纯化对抗性扰动在CLIP（一种视觉-语言模型）的潜在空间中运行。CLIPure 引入了两个变体：CLIPure-Diff，它使用 DiffusionPrior 模块；CLIPure-Cos，它依赖于余弦相似度。这些方法旨在提高防御效率，而无需生成模型，并在各种数据集上显示出鲁棒性的显著提升。
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新的导航世界模型RAE-NWM在密集视觉空间中运行
研究人员开发了一种新的导航世界模型RAE-NWM，它在密集视觉表示空间中运行，而不是在压缩的潜在空间中运行。这一方法在最近的一篇arXiv论文中有所详细介绍，它使用条件扩散Transformer和解耦扩散Transformer头来建模状态转换。通过利用密集的DINOv2特征，RAE-NWM旨在提高执行视觉导航任务的智能体的结构稳定性和动作准确性。