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MoE-ViE: 用于高效图像和视频理解的混合专家视觉编码器
研究人员开发了 MoE-ViE，一种用于高效图像和视频理解的混合专家（Mixture of Experts）视觉编码器。该架构探索了细粒度拓扑和无辅助损失的平衡，其性能持续优于密集视觉编码器。最大的 MoE-ViE 模型实现了与比其大 1.7 倍的 SOTA 编码器相当的性能，同时延迟显著降低。与大型语言模型集成后，MoE-ViE 在图像和视频基准测试上的表现均优于具有显著更多激活参数的编码器。
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ATLAS 系统大规模自动形式化教科书
研究人员推出了 ATLAS 系统，该系统旨在将教科书自动形式化为机器可读的格式。该计划旨在创建一个大规模的形式化教育内容库，使其更容易用于 AI 训练和推理任务。该项目利用自动化方法将现有的文本知识转换为结构化的逻辑表示。