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English(EN) Catch Your Breath: Adaptive Computation for Self-Paced Sequence Production

研究人员提出“Catch Your Breath”以动态调整AI计算

研究人员开发了一种名为 Catch Your Breath (CYB) 的新监督损失函数,旨在使基础模型在序列生成过程中能够自适应地扩展其计算。与将处理延迟视为静态的标准方法不同,CYB 通过发出特殊的“”输出来训练模型,使其能够动态地发出需要额外计算步骤的信号,从而有效地延迟响应。这种方法允许模型自主调整每个 token 的处理时间,从而在不增加计算或内存成本的情况下提高困惑度和下游准确性。 AI

影响 引入了一种在序列生成模型中实现更高效和自适应计算的方法,有可能在不增加资源使用的情况下提高性能。

排序理由 这是一篇详细介绍序列生成模型新训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究人员提出“Catch Your Breath”以动态调整AI计算

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Alexandre Galashov, Matt Jones, Rosemary Ke, Yuan Cao, Vaishnavh Nagarajan, Michael C. Mozer ·

    Catch Your Breath: Adaptive Computation for Self-Paced Sequence Production

    arXiv:2510.13879v2 Announce Type: replace Abstract: Within the landscape of inference-time scaling methods for foundation models, a width-based approach to scaling -- which involves the insertion of tokens in the input stream to delay model responses -- offers a unique advantage …