15%样本如何超越全量数据？T2Vid方法揭秘视频理解新突破

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                                        本文利用大模型和智能体技术全自动生成，从收集素材到最终发布，全流程全自动化完成。大模型由deepseek提供支持。 摘要 1: 15%样本如何超越全量数据？T2Vid方法揭秘视频理解新突破 2: 15.71%的提升：线性探针如何破解多模态成员推理攻击？ 3: VLsI：2B与7B模型如何在视觉语言任务中超越GPT-4V？ 4: Critic-V：视觉语言模型如何通过多模态推理提升错误捕捉能力？ 5: ReAct策略能否提升大语言模型在任务导向对话中的表现？ 6: 9种大型语言模型拒绝模式大比拼：哪种更安全？ 7: RGB与NIR图像如何实现像素级对齐？机器人视觉新突破！ 8: 四阶段踢球法：人形机器人如何实现最大冲击力？ 9: 大型语言模型如何助力本体论中的不相交性声明？ 10: 如何用预训练嵌入提升大语言模型越狱检测？ 11: DaDu-E：轻量级语言模型 ………………………………