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Coram
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新的CHASE框架通过几何感知方法增强AI模型工程
研究人员推出了一种新颖的几何感知模型工程框架CHASE（Channel-Aligned Structure Exploitation）。CHASE利用几何和光谱对齐（GSA）来分析已训练的神经网络，识别可应用于模型修改、重构和压缩的结构属性。该论文详细介绍了六种应用，包括参数高效微调、结构化剪枝补偿和模型合并，实验结果证明了CHASE在这些任务中的有效性。
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CORAM方法通过流形上的SVD增强AI模型合并
研究人员推出了一种新颖的微调AI模型合并方法CORAM，该方法改进了现有的OrthoMerge等技术。与先前在欧几里得权重空间中使用线性算术的方法不同，CORAM利用了对分割权重矩阵进行奇异值分解（SVD），以合并其各自流形上的任务特定因子。该方法包含一个放大系数和一个恢复强度参数，无需广泛的候选评估即可估算，以管理流形平均的收缩效应。CORAM在各种模型家族和规模上均显示出比OrthoMerge显著的改进，与强大的权重空间基线相匹配或超越。