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Hao Liu
Hao Liu
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层级分布 · 90 天
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最近 · 第 1/1 页 · 共 3 条
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新研究探索扩散模型优化和控制技术 · 已追踪 4 个来源
研究人员正在探索扩散模型的先进方法，重点是优化采样过程和控制分布。一篇论文介绍了“优化你的采样”（OYS），这是一种贝叶斯优化技术，可调整文本到图像和修复任务的采样时间步长，从而在降低推理成本的同时显著提高质量。另一项研究提出了一个用于推理时分布控制的均场框架，为引导扩散模型走向期望分布提供了理论保证，可应用于蛋白质构象等任务。第三篇论文全面介绍了通用状态空间中的扩散模型，统一了连续和离散域，重点关注理论基础和训练原则。最后，第四篇论…
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新的 GradMAP 方法将 LLM 层剪枝速度提高了 4 倍
研究人员开发了 GradMAP，一种用于剪枝大型语言模型 (LLM) 层以降低计算成本的新颖方法。该技术利用单次反向传播的梯度幅度来有效评估层的重要性，并采用投影补偿矩阵来减轻性能下降。实验表明，GradMAP 在剪枝速度上比现有方法提高了四倍，同时保持了卓越的性能。
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新型S2Fin网络通过频域学习增强遥感分类
研究人员开发了一种新颖的空间-光谱-频率交互网络（S$^2$Fin），旨在改进多模态遥感图像分类。该网络整合了来自空间、光谱和频率域的特征，解决了现有方法在处理异构和冗余数据时遇到的局限性。S$^2$Fin采用高频稀疏增强Transformer和两级空频融合策略，有效提取结构和细节特征，在标记数据有限的基准数据集上表现出优越性能。