Enhancing composition-based materials property prediction by cross-modal knowledge transfer
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title,abstract);multimodal(abstract)
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AI 大模型
跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title,abstract);multimodal(abstract)
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机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Google(谷歌) ; Microsoft(微软)
专题命中 多模态训练与对齐 :multi-modal(title,abstract);分类 cs.CV
机构 * Department of Data Science(数据科学系) ; New York University Shanghai(纽约大学上海分校)
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);cross-modal(abstract);image-text(abstract);分类 cs.CV、cs.AI
Comments Capstone Paper
机构 * School of Computing and Data Science, University of Hong Kong, Hong Kong, China(计算与数据科学学院,香港大学,香港,中国)
专题命中 多模态训练与对齐 :cross-modal(title);multimodal(abstract)
Journal ref published by ICML2025
机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract);分类 cs.CV
机构 * Faculty of Informatics, Università della Svizzera Italiana(信息学院,瑞士意大利大学) ; Inst. of Digital Tech. for Personalized Healthcare, SUPSI(个性化医疗数字技术研究所,SUPSI) ; Sleep Wake Epilepsy Center, Department of Neurology, Inselspital University of Bern(睡眠觉醒癫痫中心,神经科,伯恩大学医院) ; Faculty of Informatics Università della Svizzera Italiana(信息学院,瑞士意大利大学)
专题命中 多模态训练与对齐 :multimodal(abstract)