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Andrei Nicolicioiu
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新的自过滤方法改进了视觉-语言模型的训练数据
研究人员引入了一种名为自过滤的新方法，用于提高用于训练视觉-语言模型的数据的质量。这种自举方法涉及一个CLIP模型在自选数据集上进行迭代训练，该数据集平衡了干净样本和来自整个分布的多样化数据。迭代过程优化了数据混合，从而在不需要额外数据或预训练模型的情况下提高了下游性能。
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新框架统一图像生成能力；研究解决蒸馏挑战
研究人员推出了一种新颖的 on-policy 生成场蒸馏框架 DanceOPD，旨在将文本到图像、局部编辑和全局编辑等多种图像生成能力统一到单个模型中。该框架解决了将这些能力结合起来可能导致性能下降的常见问题。DanceOPD 将样本路由到特定的能力场，并使用速度 MSE 目标进行训练，从而在保持整体生成质量的同时组合专家能力。此外，其他研究还探索了 on-policy 蒸馏技术，包括缓解输出多样性减少和解决长推理任务中的位置偏差的方…