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大模型是基于海量多源数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，用户可通过开源或开放API/工具等形式进行模型零样本/小样本数据学习，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发部署方案。
Aspen Open Jets: Unlocking LHC Data for Foundation Models in Particle Physics
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Quantifying the Limits of Segmentation Foundation Models: Modeling Challenges in Segmenting Tree-Like and Low-Contrast Objects
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DBT-DINO: Towards Foundation model based analysis of Digital Breast Tomosynthesis
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Reasoning Meets Representation: Envisioning Neuro-Symbolic Wireless Foundation Models
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Pathryoshka: Compressing Pathology Foundation Models via Multi-Teacher Knowledge Distillation with Nested Embeddings
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LapFM: A Laparoscopic Segmentation Foundation Model via Hierarchical Concept Evolving Pre-training
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DeepFleet: Multi-Agent Foundation Models for Mobile Robots
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Physically Grounded Monocular Depth via Nanophotonic Wavefront Prompting
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MedDiff-FM: A Diffusion-based Foundation Model for Versatile Medical Image Applications
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stable-pretraining-v1: Foundation Model Research Made Simple
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MoveGPT: Scaling Mobility Foundation Models with Spatially-Aware Mixture of Experts
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VERM: Leveraging Foundation Models to Create a Virtual Eye for Efficient 3D Robotic Manipulation
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REMSA: An LLM Agent for Foundation Model Selection in Remote Sensing
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From Linear Probing to Joint-Weighted Token Hierarchy: A Foundation Model Bridging Global and Cellular Representations in Biomarker Detection
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Pretrained Battery Transformer (PBT): A battery life prediction foundation model
Arxiv
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参考链接
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