数据清洁，体系结构和损失功能设计是导致高性能面部识别的重要因素。以前，研究社区试图提高每个单个方面的性能，但未能在共同搜索所有三个方面的最佳设计时提出统一的解决方案。在本文中，我们首次确定这些方面彼此紧密结合。实际上，优化各个方面的设计实际上极大地限制了性能并偏向算法设计。具体而言，我们发现最佳模型体系结构或损耗函数与数据清洁紧密相结合。为了消除单一研究研究的偏见并提供对面部识别模型设计的总体理解，我们首先仔细设计了每个方面的搜索空间，然后引入了全面的搜索方法，以共同搜索最佳数据清洁，架构和损失功能设计。在我们的框架中，我们通过使用基于创新的增强学习方法来使拟议的全面搜索尽可能灵活。对百万级面部识别基准的广泛实验证明了我们新设计的搜索空间在每个方面和全面搜索的有效性。我们的表现要优于为每个研究轨道开发的专家算法。更重要的是，我们分析了我们搜索的最佳设计与单个因素的独立设计之间的差异。我们指出，强大的模型倾向于通过更困难的培训数据集和损失功能进行优化。我们的实证研究可以为未来的研究提供指导，以实现更健壮的面部识别系统。

我们为变体视觉任务提供了一个概念上简单，灵活和通用的视觉感知头，例如分类，对象检测，实例分割和姿势估计以及不同的框架，例如单阶段或两个阶段的管道。我们的方法有效地标识了图像中的对象，同时同时生成高质量的边界框或基于轮廓的分割掩码或一组关键点。该方法称为Unihead，将不同的视觉感知任务视为通过变压器编码器体系结构学习的可分配点。给定固定的空间坐标，Unihead将其自适应地分散到了不同的空间点和有关它们的关系的原因。它以多个点的形式直接输出最终预测集，使我们能够在具有相同头部设计的不同框架中执行不同的视觉任务。我们展示了对成像网分类的广泛评估以及可可套件的所有三个曲目，包括对象检测，实例分割和姿势估计。如果没有铃铛和口哨声，Unihead可以通过单个视觉头设计统一这些视觉任务，并与为每个任务开发的专家模型相比，实现可比的性能。我们希望我们的简单和通用的Unihead能够成为可靠的基线，并有助于促进通用的视觉感知研究。代码和型号可在https://github.com/sense-x/unihead上找到。

从大规模嘈杂的面孔中学习强大的特征表示是高性能面部识别的关键挑战之一。最近通过减轻了阶层内冲突和阶级冲突来应对这一挑战。但是，每种冲突中无约束的噪声类型仍然使这些算法难以表现良好。为了更好地理解这一点，我们将每个类别的噪声类型以更细粒度的方式重新制定为n-身份| k^c-clusters。可以通过调整\ nkc的值来生成不同类型的嘈杂面。基于这种统一的公式，我们发现噪声射击表示学习背后的主要障碍是在不同的N，K和C下算法的灵活性。对于此潜在问题，我们提出了一种新方法，称为Evolving子中心学习〜（ESL），找到最佳的超平面，以准确描述大型嘈杂面的潜在空间。更具体地说，我们将每个类的M子中心初始化，ESL鼓励它通过生产，合并和丢弃操作自动与n-身份| k^c-clusters面对面。嘈杂面上属于相同身份的图像可以有效地收敛到同一子中心，并且具有不同身份的样本将被推开。我们通过对具有不同n，k和C的合成噪声数据集进行了精心的消融研究来检查其有效性

最近，变压器和多层感知器（MLP）体系结构在各种视觉任务上取得了令人印象深刻的结果。但是，如何有效地结合这些操作员形成高性能混合视觉体系结构仍然是一个挑战。在这项工作中，我们通过提出一种新型的统一体系结构搜索方法来研究卷积，变压器和MLP的可学习组合。我们的方法包含两个关键设计，以实现高性能网络的搜索。首先，我们以统一的形式对截然不同的可搜索运算符进行建模，从而使操作员能够用相同的配置参数进行表征。这样，总体搜索空间规模大大减少，总搜索成本变得负担得起。其次，我们提出上下文感知的倒数采样模块（DSM），以减轻不同类型的操作员之间的差距。我们提出的DSM能够更好地适应不同类型的操作员的功能，这对于识别高性能混合体系结构很重要。最后，我们将可配置的运算符和DSM集成到统一的搜索空间中，并使用基于增强学习的搜索算法进行搜索，以充分探索操作员的最佳组合。为此，我们搜索一个基线网络并扩大规模，以获得一个名为UNINET的模型系列，该模型的准确性和效率比以前的Convnets和Transformers更好。特别是，我们的UNET-B5在ImageNet上获得了84.9％的TOP-1精度，比效应网络-B7和Botnet-T7分别少了44％和55％。通过在Imagenet-21K上进行预处理，我们的UNET-B6获得了87.4％，表现优于SWIN-L，拖鞋少51％，参数减少了41％。代码可在https://github.com/sense-x/uninet上找到。

由于视频帧之间的庞大本地冗余和复杂的全局依赖性，这是一种具有挑战性的任务。该研究的最近进步主要由3D卷积神经网络和视觉变压器推动。虽然3D卷积可以有效地聚合本地上下文来抑制来自小3D邻域的本地冗余，但由于接收领域有限，它缺乏捕获全局依赖性的能力。或者，视觉变压器可以通过自我关注机制有效地捕获远程依赖性，同时具有在每层中所有令牌之间的盲目相似性比较来降低本地冗余的限制。基于这些观察，我们提出了一种新颖的统一变压器（统一机），其以简洁的变压器格式无缝地整合3D卷积和时空自我关注的优点，并在计算和准确性之间实现了优选的平衡。与传统的变形金刚不同，我们的关系聚合器可以通过在浅层和深层中学习本地和全球令牌亲和力来解决时空冗余和依赖性。我们对流行的视频基准进行了广泛的实验，例如动力学-400，动力学-600，以及某种东西 - 某种东西 - 某种东西 - 某种东西 - 某种东西。只有ImageNet-1K预磨料，我们的统一器在动力学-400 /动力学-600上实现了82.9％/ 84.8％的前1个精度，同时需要比其他最先进的方法更少的gflops。对于某些东西而言，我们的制服分别实现了新的最先进的表演，分别实现了60.9％和71.2％的前1个精度。代码可在https://github.com/sense-x/uniformer获得。

视觉变压器（VITS）已成为各种视觉任务的流行结构和优于卷积神经网络（CNNS）。然而，这种强大的变形金机带来了巨大的计算负担。而这背后的基本障碍是排气的令牌到令牌比较。为了缓解这一点，我们深入研究Vit的模型属性，观察到VITS表现出稀疏关注，具有高令牌相似性。这直观地向我们介绍了可行的结构不可知的尺寸，令牌编号，以降低计算成本。基于这一探索，我们为香草vits提出了一种通用的自我切片学习方法，即坐下。具体而言，我们首先设计一种新颖的令牌减肥模块（TSM），可以通过动态令牌聚集来提高VIT的推理效率。不同于令牌硬滴，我们的TSM轻轻地集成了冗余令牌变成了更少的信息，可以在不切断图像中的鉴别性令牌关系的情况下动态缩放视觉注意。此外，我们介绍了一种简洁的密集知识蒸馏（DKD）框架，其密集地以柔性自动编码器方式传送无组织的令牌信息。由于教师和学生之间的结构类似，我们的框架可以有效地利用结构知识以获得更好的收敛性。最后，我们进行了广泛的实验来评估我们的坐姿。它展示了我们的方法可以通过1.7倍加速VITS，其精度下降可忽略不计，甚至在3.6倍上加速VITS，同时保持其性能的97％。令人惊讶的是，通过简单地武装LV-VIT与我们的坐线，我们在想象中实现了新的最先进的表现，超过了最近文学中的所有CNN和VITS。

过去几年的技术创新的巨大浪潮，标志着AI技术的进展，是深刻的重塑行业和社会。然而，在路上，一个关键的挑战等待着我们，即我们满足快速增长的情景的能力的能力受到收购培训数据的成本的严重限制。由于主流学习范式的局限性，这一困难的局面是基于主流学习范式的局限性：我们需要根据大量注释的数据以及通常从头来训练每个新场景的新模型。在解决这一基本问题时，我们超越并开发一个名为实习生的新学习范式。通过在多个阶段的来自多个来源的监控信号学习，培训的模型将产生强大的相互性。我们在26个众所周知的数据集中评估我们的模型，该数据集涵盖计算机视觉中的四类任务。在大多数情况下，我们的模型仅适用于目标域中的培训数据的10％，始终以完整的数据培训的对应物，通常由显着的边距。这是一个重要前景的重要一步，其中具有一般视觉能力的这种模型可以大大降低对数据的依赖，从而加速通过AI技术的采用。此外，围绕我们的新范式旋转，我们还介绍了一个新的数据系统，新的架构和新的基准，以及一起形成一般愿景生态系统，以开放和包容性的方式支持其未来的发展。

在端到端RNN-TransDucer（RNN-T）中使用外部语言模型（ELM）使用仅文本数据进行语音识别是具有挑战性的。最近，已经开发了一类方法，例如密度比（DR）和内部语言模型估计（ILME），表现优于经典的浅融合（SF）方法。这些方法背后的基本思想是，RNN-T后验应首先先于隐式学习的内部语言模型（ILM），以便整合ELM。尽管最近的研究表明RNN-T仅学习一些低阶语言模型信息，但DR方法使用具有完整背景的训练有素的神经语言模型，这可能不适合估计ILM并恶化整合性能。基于DR方法，我们通过用低阶弱语言模型代替估计来提出低阶密度比方法（LODR）。在英语librispeech＆tedlium-2和中国wenetspeech和aishell-1数据集的内域和跨域情景上进行了广泛的经验实验。结果表明，在大多数测试中，LODR在所有任务中始终胜过所有任务，而通常接近ILME，并且比DR更好。

已知历史和未来的上下文信息对于准确的声学建模很重要。但是，获取未来的上下文会带来流式ASR的延迟。在本文中，我们提出了一个新的框架 - 块，模拟未来的上下文和解码（Cuside）以进行流语言识别。引入了一个新的仿真模块，以递归地模拟未来的上下文帧，而无需等待未来的上下文。使用自我监督的损失与ASR模型共同训练模拟模块；ASR模型通过通常的ASR损失（例如我们实验中使用的CTC-CRF）进行了优化。实验表明，与使用真实的未来框架作为正确的上下文相比，使用模拟的未来上下文可以大大降低延迟，同时保持识别精度。使用Cuside，我们在Aishell-1数据集上获得了新的最新流媒体ASR结果。

The development of social media user stance detection and bot detection methods rely heavily on large-scale and high-quality benchmarks. However, in addition to low annotation quality, existing benchmarks generally have incomplete user relationships, suppressing graph-based account detection research. To address these issues, we propose a Multi-Relational Graph-Based Twitter Account Detection Benchmark (MGTAB), the first standardized graph-based benchmark for account detection. To our knowledge, MGTAB was built based on the largest original data in the field, with over 1.55 million users and 130 million tweets. MGTAB contains 10,199 expert-annotated users and 7 types of relationships, ensuring high-quality annotation and diversified relations. In MGTAB, we extracted the 20 user property features with the greatest information gain and user tweet features as the user features. In addition, we performed a thorough evaluation of MGTAB and other public datasets. Our experiments found that graph-based approaches are generally more effective than feature-based approaches and perform better when introducing multiple relations. By analyzing experiment results, we identify effective approaches for account detection and provide potential future research directions in this field. Our benchmark and standardized evaluation procedures are freely available at: https://github.com/GraphDetec/MGTAB.