CVPR 2024：分割一切模型SAM泛化能力差？域适应策略给解决了
【4月更文挑战第24天】CVPR 2024 论文提出了解决图像分割基础模型 SAM 在分布偏移下泛化能力不足的问题，通过弱监督自训练策略增强模型适应性和计算效率。在多种图像分割任务上超越预训练 SAM 和现有适应方法，但弱标签质量和数量可能限制性能，且需大量计算资源。[Improving the Generalization of Segmentation Foundation Model under Distribution Shift via Weakly Supervised Adaptation](https://arxiv.org/pdf/2312.03502.pdf)
探索机器学习中的自然语言处理技术
【4月更文挑战第24天】本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在机器学习领域中的应用与进展。通过分析最新的技术动态，阐释了深度学习如何增强NLP的能力，并讨论了当前面临的挑战及未来的发展趋势。文中不仅总结了NLP的核心概念和关键技术，还通过案例研究展示了其在实际应用中的潜力。
基于Ollama+AnythingLLM轻松打造本地大模型知识库
Ollama是开源工具，简化了在本地运行大型语言模型（ile优化模型运行，支持GPU使用和热加载。它轻量、易用，可在Mac和Linux上通过Docker快速部署。AnythingLLM是Mintplex Labs的文档聊天机器人，支持多用户、多种文档格式，提供对话和查询模式，内置向量数据库，可高效管理大模型和文档。它也是开源的，能与Ollama结合使用，提供安全、低成本的LLM体验。这两款工具旨在促进本地高效利用和管理LLMs。