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实体 Gopalakrishnan Srinivasan

Gopalakrishnan Srinivasan

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  1. TOOL · CL_317364 ·

    新框架支持高效、低精度的脉冲神经网络

    研究人员开发了一种新的感知感知、基于梯度的脉冲神经网络(SNN)混合精度量化框架。该方法使用一阶梯度信息自适应地分配比特宽度,显著降低了与现有基于海森矩阵的方法(如HAWQ-V2)相关的内存和计算开销。该框架已在多种数据集(如CIFAR10/100、ImageNet和DVS-CIFAR-10)上的各种SNN架构(包括VGG、ResNet和Vision Transformer模型)上进行了评估。值得注意的是,在用于ImageNet的Re…

  2. TOOL · CL_239446 ·

    AI拒绝机制被发现跨架构一致

    研究人员发现,语言模型中的“拒绝”能力(AI安全的关键方面)是由模型内部运作中的一个单一方向控制的。这一最初在Transformer架构中观察到的发现,即使在信息处理机制不同的状态空间模型(SSMs)中也得以保留。研究表明,这种“拒绝方向”可以在不同架构之间对齐,从而使在一种模型类型上训练的安全工具能够有效地标记另一种模型中的有害输入。此外,研究表明,“写入点”(一个层在计算其输出后将其添加到主数据流之前的位置)对于读取这种安全表示至…