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在当前科技高速发展的背景下，"

train"

（训练）一词在多个领域都扮演着至关重要的角色。无论是自动驾驶车辆的开发，还是大模型的训练，甚至是简单的机器学习任务，训练都是实现目标、提升性能的关键步骤。小编将深入探讨训练在各个领域的应用及其重要性。

1.高效目标检测框架D2ETRD2ETR（Decoder-OnlyDETRwithComutationallyEfficientCross-ScaleAttention）是一种无编码器的高效目标检测框架。它通过仅使用解码器和创新的跨尺度注意力机制，实现了低计算复杂度和高检测精度。这种框架为计算机视觉领域带来了新的突破，有望在未来得到更广泛的应用。

2.自动驾驶车辆中的行人行为预测自动驾驶车辆（AV）近年来发展迅速，安全性被视为首要任务。确保安全的关键一步是准确预测行人的行为。这种能力使得自动驾驶车辆能够识别并避免潜在的碰撞，从而保障行车安全。

3.大模型训练中的数据质量在大模型训练中，数据质量已经成为所有人的共识。高质量的数据是保证模型性能的关键。从人工标注到模型训练，每一个环节都需要严格把控数据质量，以确保最终的模型能够达到预期的效果。

4.3D生成模型、3D重建与编辑论文一作兰宇时为南洋理工大学（NTU）博士生，导师为ChenChangeLoy。本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的3D生成模型、3D重建与编辑。这些研究在虚拟现实、游戏等领域具有广泛的应用前景。

5.多人、多任务HC统一框架HQNet小编提出了一种单阶段、多人、多任务的HC统一框架HQNet。该方法以学习统一的人体查询表示（称为HumanQuery）为中心，可抽取单人的实例特征并应用到复杂的多人场景，在多任务HC模型中具有显著的优势。

6.大模型数学提升几名***学者提出了10行代码让大模型数学能力（GSM8k）提升20%的方法。这种方法在机器学习领域引起了广泛关注，为提高模型性能提供了新的思路。

7.高铁和动车高铁”和“动车”在外国人眼里都是高速列车，故统称为High-seedtrain。高铁（CHSR）和动车（CRH）作为我国高速铁路的代表，在国内外享有盛誉。

训练在各个领域的应用广泛，其重要性不言而喻。从目标检测到自动驾驶，从大模型训练到3D生成模型，训练都是实现目标、提升性能的关键步骤。随着科技的不断发展，相信训练技术将会在更多领域发挥重要作用。