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Canine
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扩散模型生成乌克兰手写文本，创建新数据集
研究人员开发了一种使用扩散模型生成乌克兰手写文本的方法，解决了低资源书写系统中的空白。他们创建了一个包含来自308位作者的超过126,000个乌克兰手写单词的新数据集。最初在拉丁字母脚本上训练的DiffusionPen模型，在该数据集上进行了重新训练，并展示了有效的跨域风格迁移能力，能够泛化到历史和当代乌克兰手写体。
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论文分析数据表示如何影响Transformer上下文
一篇新论文分析了数据（如字节、字符或子词标记）的不同表示如何影响Transformer模型的性能。该研究引入了“分片”的概念，解释了为什么即使有更大的上下文窗口，更小的单元也会降低预测准确性。相反，该研究表明分词如何有效地扩展感知到的上下文窗口，为理解Transformer中的表示选择提供了一个框架。