📄 论文总结
通过自适应查询增强让多模态嵌入器学习何时增强查询 / Let Multimodal Embedders Learn When to Augment Query via Adaptive Query Augmentation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为M-Solomon的多模态嵌入器,它能够智能地判断何时需要对查询进行信息补充,从而在提升检索效果的同时显著减少处理延迟,避免了以往方法对所有查询都进行增强导致的效率问题。
请先 登录 后再提交论文
通过自适应查询增强让多模态嵌入器学习何时增强查询 / Let Multimodal Embedders Learn When to Augment Query via Adaptive Query Augmentation
这篇论文提出了一种名为M-Solomon的多模态嵌入器,它能够智能地判断何时需要对查询进行信息补充,从而在提升检索效果的同时显著减少处理延迟,避免了以往方法对所有查询都进行增强导致的效率问题。
基于高斯泼溅的真实世界零样本机器人操作学习高保真模拟数据生成 / High-Fidelity Simulated Data Generation for Real-World Zero-Shot Robotic Manipulation Learning with Gaussian Splatting
这篇论文提出了一种名为RoboSimGS的新方法,通过结合3D高斯泼溅和多模态大语言模型,将真实世界图像自动转换为高保真、可物理交互的模拟环境,从而让在模拟环境中训练的机器人策略能够直接成功应用于真实世界的各种操作任务,有效解决了模拟与现实之间的性能差距问题。
Kling-Avatar:基于多模态指令的级联长时长虚拟人动画合成 / Kling-Avatar: Grounding Multimodal Instructions for Cascaded Long-Duration Avatar Animation Synthesis
这篇论文提出了一个名为Kling-Avatar的创新系统,它通过理解多模态指令(如语音和视觉信号)来生成语义连贯、表情生动且高保真的长时长虚拟人视频,显著提升了数字人在直播和视频博客等应用中的表现力。