核手提箱 海洋云增白 可扩展服务 蝉 policy 颈挂空调 计算机硬件 极端主义 PostgreSQL AI工具 儿童读物 化学 即时消息 代码审查 反向工程 KDE 数据安全 效率工具 超级计算机 植物学 分析化学 插图 Three.js 泄露 大会 残疾人学校 初创 Verizon 海水淡化 加速器项目 更多

深度学习语言模型的隐性计算：逐点思考 (arxiv.org)

原文: [2404.15758] Let's Think Dot by Dot: Hidden Computation in Transformer Language Models

arXiv.org 上发布的题为“从散射噪声中恢复单张图像”的论文提出了一个新颖的深度学习框架，该框架能够从严重散射噪声污染的单张图像中恢复出原始图像。该框架利用了噪声估计和图像去噪模型的联合优化，并在各种图像去噪基准上取得了最先进的性能。此外，该框架还适用于各种噪声水平和图像类型，展现了其稳健性和广泛的适用性。