• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning скачать в хорошем качестве

CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning 1 день назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



CoT Referring Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning

Paper: https://arxiv.org/abs/2510.06243 Title: CoT Referring: Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning Authors: Qihua Dong, Luis Figueroa, Handong Zhao, Kushal Kafle, Jason Kuen, Zhihong Ding, Scott Cohen, Yun Fu Abstract: Referring Expression Comprehension and Segmentation are critical tasks for assessing the integration of language understanding and image comprehension, serving as benchmarks for Multimodal Large Language Models (MLLMs) capabilities. To address these challenges, we propose a new strategy, CoT Referring, which enhances model reasoning across modalities through a structured, chain-of-thought training data structure. Our approach systematically parses textual structures to a sequential referring step, where in each step it identifies relationships and ensures consistent reference alignment, thereby improving accuracy in complex query scenarios. We restructure the training data to enforce a new output form, providing new annotations for existing datasets and compiling an evaluation benchmark from existing resources. This benchmark is designed explicitly for complex referring cases. We also integrate detection and segmentation capabilities into a unified MLLM framework, training it with a novel adaptive weighted loss to optimize performance. Experimental results on our curated benchmark and RefCOCO/+/g demonstrate the effectiveness of our approach, with a notable increase of 2.5%+ over baseline models. Tags: Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, gan, transformer, self-supervised, supervised, zero-shot, search, cot, referring, improving, expression, research paper, academic, study, analysis, tutorial, explained, breakdown, paper review, research summary, AI research, scientific paper, methodology, results, findings, innovation, technology, computing, algorithm, model, dataset, evaluation, performance, accuracy, efficiency, optimization, deep learning, neural networks Welcome to the Mayuresh Shilotri's Youtube . Maintained by Mayuresh Shilotri You can follow me at Blog - https://shilotri.com/ LinkedIn -   / mayureshshilotri   Twitter -   / mshilotri   Note: I only claim to have read the research paper and created a Video using AI tool. I am not the author. All intellectual heavy lifting was performed by the respective authors. 🙏

Comments
  • CO POWIEDZIAŁ TRUMP W SWOIM NAJWAŻNIEJSZYM WYSTĄPIENIU? APOKALIPSA NA RYNKU PRACY! WALKI W MEKSYKU.. 12 часов назад
    CO POWIEDZIAŁ TRUMP W SWOIM NAJWAŻNIEJSZYM WYSTĄPIENIU? APOKALIPSA NA RYNKU PRACY! WALKI W MEKSYKU..
    Опубликовано: 12 часов назад
  • Neural networks
    Neural networks
    Опубликовано:
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Understanding the Role of Training Data in Test-Time Scaling 10 дней назад
    Understanding the Role of Training Data in Test-Time Scaling
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Удар США по Кремлю / Резкая реакция Москвы 1 час назад
    Удар США по Кремлю / Резкая реакция Москвы
    Опубликовано: 1 час назад
  • Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров. 2 недели назад
    Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Экспресс-курс RAG для начинающих 5 месяцев назад
    Экспресс-курс RAG для начинающих
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • On the Role of Temperature Sampling in Test-Time Scaling 2 недели назад
    On the Role of Temperature Sampling in Test-Time Scaling
    Опубликовано: 2 недели назад
  • 12 БЕЗУМНЫХ кейсов NotebookLM за 25 МИНУТ для вашего бизнеса (БЕСПЛАТНО) новинки от Google 2026 2 дня назад
    12 БЕЗУМНЫХ кейсов NotebookLM за 25 МИНУТ для вашего бизнеса (БЕСПЛАТНО) новинки от Google 2026
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Я разобрал всю ИИ-экосистему Google — 7 ключевых инструментов 2 недели назад
    Я разобрал всю ИИ-экосистему Google — 7 ключевых инструментов
    Опубликовано: 2 недели назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Теоремы о неполноте. Логическое достижение Гёделя | Рэй Шрам 3 дня назад
    Теоремы о неполноте. Логическое достижение Гёделя | Рэй Шрам
    Опубликовано: 3 дня назад
  • The Geometry of Truth Layer-wise Semantic Dynamics for Hallucination Detection in Large Language Mod 11 дней назад
    The Geometry of Truth Layer-wise Semantic Dynamics for Hallucination Detection in Large Language Mod
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Vectors - GCSE Higher Maths 1 год назад
    Vectors - GCSE Higher Maths
    Опубликовано: 1 год назад
  • Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой 2 года назад
    Что такое генеративный ИИ и как он работает? – Лекции Тьюринга с Миреллой Лапатой
    Опубликовано: 2 года назад
  • ATLAS 3 от BOSTON DYNAMICS – ОТ ПАРКУРА К ЗАВОДУ 4 дня назад
    ATLAS 3 от BOSTON DYNAMICS – ОТ ПАРКУРА К ЗАВОДУ
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Exploring Human-AI Collaboration Using Mental Models of Early Adopters of Multi-Agent Generative AI 17 часов назад
    Exploring Human-AI Collaboration Using Mental Models of Early Adopters of Multi-Agent Generative AI
    Опубликовано: 17 часов назад
  • ШНОЛЬ - биофизик ДОКАЗАЛ, что СЛУЧАЙНОСТИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ: Коллеги обвинили в МИСТИКЕ 3 недели назад
    ШНОЛЬ - биофизик ДОКАЗАЛ, что СЛУЧАЙНОСТИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ: Коллеги обвинили в МИСТИКЕ
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Лучший документальный фильм про создание ИИ 1 месяц назад
    Лучший документальный фильм про создание ИИ
    Опубликовано: 1 месяц назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5