基于深度卷积神经网络的 ImageNet 分类
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
语音识别家族与强制对齐模型面向多语言转录和时间戳预测。
Qwen3-ASR Technical Report
适合理解音频接口及准确率与延迟之间的权衡。
@misc{shi2026qwen3,
title = {Qwen3-ASR Technical Report},
author = {Xian Shi and Xiong Wang and Zhifang Guo and Yongqi Wang and Pei Zhang and Xinyu Zhang and Zishan Guo and Hongkun Hao and Yu Xi and Baosong Yang and Jin Xu and Jingren Zhou and Junyang Lin},
year = {2026},
eprint = {2601.21337},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.CL},
url = {https://arxiv.org/abs/2601.21337}
}论文与代码版权归原作者;引用及许可请以原始来源为准。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
深度卷积网络将数据、GPU 计算与表示学习结合,为现代视觉研究提供了重要起点。
Denoising Diffusion Probabilistic Models
模型学习逐步反转加噪过程,为图像生成建立了重要的扩散建模路线。
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
通过对比学习对齐图像与自然语言描述,使视觉表示能够迁移到新类别。