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BLT
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BIM原生标记化增强房间布局合成
研究人员开发了一种新颖的BIM原生标记化方法，用于在建筑信息模型（BIM）场景中合成房间布局。该方法将每个房间编码为一系列BIM-Token Bundles，将分类和连续属性统一为单个标记向量。与现有基线相比，在受控基准测试中，以编码器专用和编码器-解码器模式训练的Transformer模型表现出优越的性能，突显了领域特定模型在约束感知空间生成方面的有效性。
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新研究表明，为实现最优计算，模型规模应与数据字节而非 token 数量成比例增长
一篇新论文探讨了 token 粒度对语言模型缩放定律的影响。研究人员训练了 988 个具有不同参数数量和压缩率的模型，以研究分词如何影响计算效率。研究发现，模型参数应与数据字节大小成比例增长，而非 token 数量，并且最优压缩率随计算量而降低，为开发者提供了指导。