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Slap
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新的SLAP框架通过局部视觉-语言对齐增强鱼类重识别能力
研究人员开发了一个名为SLAP（选择性局部视觉-语言对齐）的新框架，以改进鱼类重识别。该方法使用部分最优传输将鱼类的局部视觉特征与特定身份的文本提示对齐，侧重于区分性身体区域而非整个图像。在Symphodus melops数据集上的实验表明，SLAP在闭集和开集评估中均优于现有的基于CLIP的方法，证明了其在各种海洋重识别基准测试中的有效性。
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新的SLAP框架提高了LLM指令调优的效率
研究人员推出了一种名为SLAP的新框架，旨在提高大型语言模型指令调优的效率。SLAP侧重于选择可学习性最强且最多样化的数据批次，而非单个数据点。这种方法使模型能够使用少20-40%的训练数据达到相当或更好的性能，显著降低了计算成本。