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新的RegRet框架增强了大型多模态模型中的区域级检索能力
研究人员开发了RegRet，一个旨在提高大型多模态模型（LMMs）区域级检索能力的新框架。该框架集成了区域感知编码器，以更好地捕捉详细的图像区域特征，同时保持全局检索性能。RegRet还采用了多阶段训练流程，包括本地化字幕生成和区域对比学习，以增强细粒度理解。为解决区域级对比数据和多样化评估任务的缺乏问题，引入了REGMB基准，该基准包含在四个多模态检索任务中的225,000个对比对。
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新的minimax分位数理论增强了统计决策中的隐私保护
研究人员为交互式统计决策（ISDM）开发了一种新的minimax分位数理论，该理论解决了罕见但重大的失败，而传统的基于期望的标准（如minimax风险和遗憾）无法捕捉到这些失败。该理论建立了minimax分位数、下minimax分位数和minimax风险之间的结构关系，包括从分位数到期望的转换以及严格minimax分位数和下minimax分位数之间的等价性。该工作还为ISDM引入了反例工具，例如高概率交互式Fano方法和Le Cam方…