随着大模型时代的到来,原先通过修改模型结构提升性能写论文的方式已经有点out of date了,同时写文章的倾向已经从改架构成SOTA慢慢转变为回归任务背景以及讲好一个完整故事并给出自己的findings和insight了.也因此,在协作感知方面,论文方向也逐渐在转变,这里看看最近的文章整理一下思路.

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因为平常会接触一些Web逆向一些API啥的,学习一些基本的浏览器Debug能力以及一些实战.这些知识可能比较散碎不够系统.

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主要看是看Diffusion Models,CLIP,ControlNet,IP-Adapter这种经典论文,尝试总结论文写作的一些方式以及图像生成模型的一些内在思想. 对于其中的数学原理和代码不过深究.

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学习到C#,Kotlin或者Dart这种特性多、语法糖不少的编程语言之后,就会出现一些新的问题,这里不定期更新一下学到的语法糖.特别说一下,在某些开发者眼里,C#,Kotlin,Go,Rust,Dart是 Most Popular New Programming Languages,都在不同程度上提升了开发效率和性能.

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