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Songze Li
Songze Li
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新框架利用预训练检测器的稳定-塑性不对称性进行增量目标检测
研究人员开发了一个新的增量目标检测框架，该框架利用了预训练的DETR类检测器中存在的稳定-塑性不对称性。该方法冻结了定位头以保持几何稳定性，同时调整了Transformer表示和分类头以实现塑性，尤其是在跨域场景中。该方法还结合了伪特征回放以减轻先前学习类别的遗忘，并使用两阶段一致蒸馏来对齐表示。在COCO、VOC和TT100K数据集上的实验表明，该方法在保留旧类别和适应新类别之间取得了平衡，达到了最先进的性能。
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新的 UI-in-the-Loop 范式增强了 LLM GUI 推理能力
研究人员引入了一种名为 UI-in-the-Loop (UILoop) 的新范式，以改进多模态大语言模型 (MLLMs) 理解和交互图形用户界面 (GUIs) 的方式。该方法将 GUI 推理视为一个涉及屏幕元素的循环过程，使 MLLMs 能够学习 UI 组件的定位、语义功能和用法，从而实现更精确和可解释的推理。为了评估这一点，开发了一个包含 26,000 个样本的新基准 UI Comprehension-Bench，该基准证明了 UI…