# 前言# 前言 本文介绍了新型视觉适配器微调方法Mona，并将其集成到YOLO26中。传统全参数微调成本高、存储负担重且有过拟合风险，现有PEFT方法性能落后。Mona仅调整5%以内的骨干网络参数，在多个视觉任务中超越全…

# 前言# 前言 本文提出了用于低分辨率图像分割的MaskAttn - UNet框架，并将其核心的掩码注意力机制集成到YOLO26中。传统U - Net类模型难以捕捉全局关联，Transformer类模型计算量大，而掩码注意力机制通过可学习的…

语言模型推理能力的认知负荷评估研究关键词：语言模型、推理能力、认知负荷评估、评估指标、评估方法摘要：本文围绕语言模型推理能力的认知负荷评估展开深入研究。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了语言模型推理能力…

前言 本文介绍了轴向注意力（Axial Attention）机制在YOLO26中的结合应用。Axial Attention是针对高维数据张量的自注意力机制，通过对张量单个轴进行注意力计算，减少计算复杂度和内存需求，且堆叠多层可实现全局感…

前言 本文介绍了将蒙特卡洛注意力（MCAttn）模块与YOLO26相结合的方法。MCAttn是尺度可变注意力网络（SvANet）的核心创新模块，模拟蒙特卡洛随机采样逻辑，从多尺度池化张量中随机选特征，按关联概率加权融合生成注…

随着生成式人工智能（AIGC）技术的普及，越来越多用户开始通过AI助手获取信息、做出决策。无论是“推荐一款适合中小企业的CRM系统”，还是“国产大模型有哪些值得关注”，用户的提问方式正在发生深刻变化。这种变化不…

前言 本文介绍了 DiffCLIP，一种将差分注意力机制集成到 CLIP 架构的视觉 - 语言模型，并将其应用于 YOLO26。差分注意力机制通过计算两个互补注意力分布的差值，抵消无关信息干扰。单头差分注意力将 Q 和 K 拆分，分…

前言 本文介绍了局部自注意力机制（HaloAttention）在YOLO26中的结合应用。局部自注意力通过关注输入数据局部区域来捕捉特征关系，能降低计算复杂度、增强局部特征捕捉，且可与CNN结合。其计算时先定义局部窗口，再…