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Yuan Zhang
Yuan Zhang
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AutoV框架通过视觉提示检索增强LVLM性能
研究人员开发了AutoV，一个旨在通过智能检索最佳视觉提示来提高大型视觉语言模型（LVLM）性能的新框架。该方法通过根据输入图像和文本查询自动从池中选择最合适的视觉提示，解决了传统提示工程的局限性。AutoV利用面向损失的排序系统进行监督，使其能够在没有手动标注的情况下学习有效的提示检索。实验表明，AutoV在图像理解和分类等各种任务中显著提高了LVLM的性能，在LLaVA-OV和Qwen2.5-VL等模型上取得了显著改进。
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深度神经网络可分解为用于金融建模的线性因子表示
一篇新研究论文介绍了大型和深度因子模型（Large and Deep Factor Models）的概念，展示了如何分解用于构建随机贴现因子（SDF）的深度神经网络（DNN）。这种分解揭示了一个由投资组合切线核（PTK）控制的线性因子表示，它有效地总结了网络学习到的特征。研究表明，这种PTK表示在使用美国股票数据进行的实证测试中提供了显著的性能改进，同时还强调了增加谱复杂度如何限制有限样本定价能力。