?# 前言# 前言 本文介紹了新型視覺適配器微調方法Mona，并將其集成到YOLO26中。傳統全參數微調成本高、存儲負擔重且有過擬合風險，現有PEFT方法性能落后。Mona僅調整5%以內的骨干網絡參數，在多個視覺任務中超越全…

?# 前言# 前言 本文提出了用于低分辨率圖像分割的MaskAttn - UNet框架，并將其核心的掩碼注意力機制集成到YOLO26中。傳統U - Net類模型難以捕捉全局關聯，Transformer類模型計算量大，而掩碼注意力機制通過可學習的…

語言模型推理能力的認知負荷評估研究關鍵詞：語言模型、推理能力、認知負荷評估、評估指標、評估方法摘要：本文圍繞語言模型推理能力的認知負荷評估展開深入研究。首先介紹了研究的背景、目的、預期讀者、文檔結構和相關術語。接著闡述了語言模型推理能力…

?前言 本文介紹了軸向注意力（Axial Attention）機制在YOLO26中的結合應用。Axial Attention是針對高維數據張量的自注意力機制，通過對張量單個軸進行注意力計算，減少計算復雜度和內存需求，且堆疊多層可實現全局感…

?前言 本文介紹了將蒙特卡洛注意力（MCAttn）模塊與YOLO26相結合的方法。MCAttn是尺度可變注意力網絡（SvANet）的核心創(chuàng)新模塊，模擬蒙特卡洛隨機采樣邏輯，從多尺度池化張量中隨機選特征，按關聯概率加權融合生成注…

隨著生成式人工智能（AIGC）技術的普及，越來越多用戶開始通過AI助手獲取信息、做出決策。無論是“推薦一款適合中小企業(yè)的CRM系統”，還是“國產大模型有哪些值得關注”，用戶的提問方式正在發(fā)生深刻變化。這種變化不…

?前言 本文介紹了 DiffCLIP，一種將差分注意力機制集成到 CLIP 架構的視覺 - 語言模型，并將其應用于 YOLO26。差分注意力機制通過計算兩個互補注意力分布的差值，抵消無關信息干擾。單頭差分注意力將 Q 和 K 拆分，分…

?前言 本文介紹了局部自注意力機制（HaloAttention）在YOLO26中的結合應用。局部自注意力通過關注輸入數據局部區(qū)域來捕捉特征關系，能降低計算復雜度、增強局部特征捕捉，且可與CNN結合。其計算時先定義局部窗口，再…