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新的CRePE方法提高了LLM剪枝效率
研究人员开发了CRePE，一种用于大型语言模型训练后剪枝的新方法，通过结合二维局部邻域上下文和自适应系数来提高效率。该方法在各种模型和稀疏度级别上都优于现有的剪枝技术。为了加速优化过程，他们还引入了PHO，一种基于代理的超参数优化方法，将搜索时间从几小时显著缩短到几分钟，并在不同模型上表现出强大的泛化能力。
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新的CRePE方法提高了视频生成中的相机控制
研究人员推出了一种新颖的弯曲光线期望位置编码（CRePE）方法，用于增强相机控制的视频生成。CRePE通过提供一种统一相机模型兼容的编码来解决现有方法的局限性，该编码即使在使用广角和鱼眼镜头时也能准确表示投影路径几何。CRePE通过视频扩散Transformer中的几何注意力适配器实现，提高了相机控制的稳定性和感知质量，在各种指标上优于基线方法。