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  1. TOOL · CL_206224 ·

    新的DirMixE方法增强了AI模型中的长尾识别能力

    研究人员推出了一种新颖的混合专家（MoE）策略DirMixE，旨在提高对长尾数据集的识别能力，这些数据集的测试标签分布未知且不平衡。该方法通过将专家分配给不同的Dirichlet元分布来解决标签分布的全局和局部变异。该论文还提出了一个通用的潜在技能微调（LSF）框架，用于基础模型的参数高效微调，并推导了泛化误差界限的理论。