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$\\delta$-Adapter
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新的EPOC方法通过压缩状态改进了时间序列预测
研究人员开发了一种名为端点保持在线校正（EPOC）的新方法，用于多时序预测。EPOC通过压缩残差状态（使用低阶离散余弦变换（DCT）系数和前一个残差块的最终值）来解决在不增加过多状态存储的情况下保留残差反馈的挑战。在具有DLinear和PatchTST模型的多元序列上的评估表明，与未校正的基础预测相比，EPOC显著降低了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），同时使用的辅助状态比$\delta$-Adapter和COSA等其他方法少得多。
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Delta-Adapter 支持单对监督图像编辑
研究人员开发了 Delta-Adapter，一种新颖的图像编辑方法，仅需要一个源目标图像对进行监督，无需多对图像或文本指导。该方法使用预训练的视觉编码器从示例对中提取“语义差值”，并通过适配器将其注入编辑模型。该技术允许更具可扩展性的训练数据整理，并提高对各种编辑任务的泛化能力，在准确性和一致性方面优于现有方法。