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这篇文章介绍了Flow Matching作为一种生成模型训练方法，将其视为扩散模型的更通用形式。其核心思想是将数据视为在流场中运动的粒子，通过学习一个与时间相关的向量场来引导粒子从先验分布移动...

这篇文章介绍了计算机视觉领域的里程碑式模型DINO，由Facebook AI Research提出，它能在无人工标注数据的情况下，让Vision Transformer模型学习出强大的图像特征表示。文章从DINO的目标、核心思...

这篇文章介绍了协方差的概念、计算公式及其局限性，以及协方差矩阵的定义和结构，说明了协方差用于衡量两个变量协同变化的趋势，而协方差矩阵则展示了多个变量之间的协方差关系。

这篇文章介绍了k-d树的构建方法和最近邻搜索过程。k-d树通过轮流选择维度进行划分，将空间递归分割，用于高效存储和查询多维数据。在最近邻搜索中，先定位候选点，再通过回溯和剪枝优化搜索，以...

这篇文章介绍了人工智能处理不确定性推理的三种经典理论，重点讲解了主观贝叶斯方法，包括几率、先验几率、后验几率以及充分性因子和必要性因子的概念与应用，强调其计算简单但依赖专家提供数据...

这篇文章介绍了朴素贝叶斯法与拉普拉斯平滑，朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类算法，通过计算样本属于每个类别的概率来进行分类。拉普拉斯平滑是一种处理概率值为零...

这篇文章介绍了如何通过钻石失窃案来理解证据理论中的m、Bel、Pl、f等概念，包括基本概率分配、信任函数和似然函数，以及如何分析线索来确定嫌疑人的可信度。