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新的MoME技术通过上下文感知记忆增强LLM效率
研究人员推出了一种新颖的上下文感知记忆机制——混合记忆嵌入（MoME），旨在提高大型语言模型的效率。与之前为每个token分配单个记忆条目的方法不同，MoME利用混合槽位和一个学习到的门控来根据token的隐藏状态选择相关槽位。在nanochat、Llama 3、MobileLLM和Qwen3等各种骨干模型上进行的实验表明，MoME在参数和FLOP效率方面优于现有基线。该方法还显示出随着记忆大小的改进扩展趋势，并在多义token的路由…
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基于分词和数据增强的笔迹识别得到提升
研究人员研究了两种提高基于IMU的在线手写识别的策略：子词分词和数据增强。在OnHW-Words500数据集上的实验表明，二元分词通过提高对未见书写风格的泛化能力，能有效降低词错误率。然而，对于依赖特定书写者的任务，分词被证明是有害的。相比之下，基于连接的数据增强显著降低了字符和词错误率，其性能优于扩展训练，并能有效解决书写者内部分布稀疏性问题。