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1.【基础网络架构】ConvNet vs Transformer, Supervised vs CLIP: Beyond ImageNet Accuracy
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论文地址：https://arxiv.org//pdf/2311.09215
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开源代码：https://github.com/kirill-vish/Beyond-INet
2.【数字人】Drivable 3D Gaussian Avatars
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论文地址：https://arxiv.org//pdf/2311.08581
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工程主页：D3GA - Drivable 3D Gaussian Avatars - Wojciech Zielonka
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代码即将开源
3.【Visual Question Answering】Improving Zero-shot Visual Question Answering via Large Language Models with Reasoning Question Prompts
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论文地址：https://arxiv.org//pdf/2311.09050
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开源代码：https://github.com/ECNU-DASE-NLP/RQP
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