【动手学习大模型 4/12】大模型文本分类前世今生，里面有一些小彩蛋相关的知识点，不过整体内容比较简单，可能看完原理部分应该就差不多了

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我下载了一个奇怪的kimi副本（3）

发现了蝉3301与这个东西的关系

[T-RO2025]可泛化的语义场景图配准网络

Arxiv: https://arxiv.org/abs/2504.14440 GitHub: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SG-Reg Publication: Accepted by IEEE Transactions on Robotics (T-RO) 简介：本文利用了神经网络来配准语义场景图，可应用于multi-agent slam和 multi-session slam。传统的语义slam基于手动设计的显式描述子，来关联语义路标，在真实试验这会面临大量的corner cases。因此，我们提出通过深度学习来关联语义路标并估算位姿。然而，已有的场景图网络依赖于真值的语义标注，难以泛化到真实场景中。为了克服以上挑战，我们设计网络来编码场景图的多模态信息：语义标签，空间拓扑关系，以及分层的3d几何表征。不同于已有场景图网络，我们利用了大模型标注语义数据，摆脱对真值语义标志的依赖，采用自监督的方式训练网络。在数据关联中，我们利用分层的隐式表征，由粗到细的搜索数据关联。实现更高陪准成功率的同时，我们的gpu资源消耗明显低于对照组。试验中，我们将网络部署到真实的多机slam任务中，实现了高成功率和低通信带宽的多机配准。最后，我们也指出我们方法中的瓶颈：无法处理更大尺度的建筑场景，前端语义建图可能存在较大噪声。后续仍然有许多可提升空间，欢迎大家探讨。

深度学习创新点怎么魔改别人模块，或者自己做一个新模块，且保证涨点？

讲解使用模块原理、模块改进、提出自研模块思路、并结合代码实例演示模块改进

AI到底会不会取代Java程序员呢？

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谷歌翻译20次「王者荣耀」简介：宋小宝谋杀火星人？

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一杯奶茶钱，启动AI大模型开发｜保姆级教程

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