Papers with Code là gì?
Papers with Code là một nền tảng nổi bật nghiên cứu xu hướng trong lĩnh vực học máy kèm theo mã để triển khai. Đây là một nguồn tài nguyên toàn diện cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển muốn cập nhật những tiến bộ và triển khai thực tế mới nhất trong học máy.
Lợi ích của Papers with Code
- Truy cập Nghiên cứu Mới nhất: Cập nhật với các bài báo mới nhất trong học máy.
- Sẵn sàng Triển khai: Truy cập trực tiếp mã triển khai, tạo điều kiện thuận lợi cho thí nghiệm và học hỏi.
- Đánh giá Hiệu suất: So sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau trên nhiều nhiệm vụ.
- Tương tác Cộng đồng: Tham gia với cộng đồng các nhà nghiên cứu và nhà phát triển chia sẻ thông tin chi tiết và cải tiến.
Cách sử dụng Papers with Code
- Khám phá Bài báo: Duyệt qua danh sách được chọn lọc các bài báo học máy được sắp xếp theo mức độ liên quan và tác động.
- Truy cập Mã: Truy cập trực tiếp các kho chứa mã triển khai của nghiên cứu.
- Đánh giá Mô hình: Xem và so sánh hiệu suất mô hình trên các tập dữ liệu và nhiệm vụ chuẩn.
- Đóng góp: Chia sẻ cải tiến hoặc triển khai mới với cộng đồng.
Bài báo Nổi bật
MossFormer: Đẩy Giới hạn Hiệu suất của Tách Giọng Nói Đơn âm
- Mô tả: Sử dụng một transformer đầu đơn có cổng với tự chú ý liên kết được tăng cường bằng tích chập để cải thiện tách giọng nói.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
modelscope/ClearerVoice-Studio.
Gaze-LLE: Ước Lượng Mục Tiêu Nhìn Bằng Bộ Mã Hóa Học Quy Mô Lớn
- Mô tả: Tập trung vào dự đoán mục tiêu nhìn trong một cảnh sử dụng các bộ mã hóa đã học.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
fkryan/gazelle.
Segment Any Text: Một Phương Pháp Phổ Quát cho Phân Đoạn Câu
- Mô tả: Giới thiệu mô hình SaT cho phân đoạn câu mạnh mẽ và hiệu quả.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
facebookresearch/large_concept_model.
StableAnimator: Hoạt Hình Hình Ảnh Con Người Chất Lượng Cao Bảo Tồn Danh Tính
- Mô tả: Nâng cao chất lượng khuôn mặt trong hoạt hình sử dụng tối ưu hóa dựa trên phương trình Hamilton-Jacobi-Bellman.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
Francis-Rings/StableAnimator.
SynCamMaster: Đồng Bộ Hóa Tạo Video Đa Camera
- Mô tả: Tiến bộ trong các mô hình khuếch tán video để tạo video đa camera nhất quán.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
kwaivgi/syncammaster.
Học Trường Dòng Chảy trong Chú Ý cho Tạo Hình Ảnh Con Người Có Thể Điều Khiển
- Mô tả: Cải thiện hiệu suất của các mô hình khuếch tán sử dụng tổn thất không phụ thuộc mô hình.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
franciszzj/leffa.
Trường Định Vị Thần Kinh cho Ước Lượng Dáng và Tư Thế Con Người 3D Liên Tục
- Mô tả: Chuyển đổi mô hình hóa con người 3D từ hình ảnh đơn sang một mô hình tập trung vào dữ liệu.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
isarandi/nlf.
Video Seal: Đóng Dấu Video Mở và Hiệu Quả
- Mô tả: Giới thiệu một khung làm việc cho đóng dấu video thần kinh.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
facebookresearch/videoseal.
HunyuanVideo: Một Khung Làm Việc Hệ Thống cho Các Mô Hình Tạo Video Lớn
- Mô tả: Một mô hình mã nguồn mở thể hiện hiệu suất cao trong tạo video.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
tencent/hunyuanvideo.
LLMs-as-Judges: Khảo Sát Toàn Diện về Phương Pháp Đánh Giá Dựa trên LLM
- Mô tả: Phân tích các hạn chế của LLM judges và các hướng đi tương lai.
- Kho Mã: Có sẵn trên GitHub dưới
cshaitao/awesome-llms-as-judges.