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Alas
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新的ALAS核族增强了贝叶斯优化的灵活性
研究人员推出了一种新颖的用于灵活贝叶斯优化的高斯过程核族ALAS。ALAS利用对称α-稳定谱分量，使其能够从数据中自适应其有效平滑度，以更好地建模具有平滑趋势和尖锐不规则性的目标函数。提出的核族包含两种参数化：ALAS用于具有谱调制的单平稳分量，以及ALAS-Sep用于可分离的、逐维学习，以增强可分解目标上的鲁棒性。在各种基准测试和真实世界代理模型上的实验结果表明，ALAS在不同的优化场景中提供了强大且一致的性能。
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新指标ALAS评估音频语言模型对齐情况
研究人员开发了ALAS（自动潜在对齐分数），用于评估音频语言模型将音频帧与文本标记对齐的程度。该模型和任务无关的指标分析了大型语言模型的隐藏状态，将音频和文本表示与源自Whisper的参考进行比较。ALAS仅需要一个固定的前向传播和一个现成的ASR参考，无需训练或拟合分类器。当应用于四个开源Speech-LLM时，ALAS显示对齐深度反映了音频编码器设计和任务需求，并且可以识别出在没有真正音频基础的情况下表现良好的模型。