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Large Foundation Models
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新的SUPRA方法通过基础模型改进多模态图学习
研究人员开发了一种名为SUPRA的新方法，以解决多模态属性图学习的挑战，特别是在使用大型基础模型时。传统方法面临困难，因为节点属性和图结构的强制聚合会引入噪声，从而降低性能。SUPRA采用解耦的双通路方法，将特定模态的特征与结构信息分开处理，与现有的多模态图Transformer相比，提高了性能，并显著减少了训练时间和内存使用。
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MegaScale-Data architecture improves LFM training throughput by 4.5x
Researchers have developed MegaScale-Data, a new distributed data loading architecture designed to improve the efficiency of training large foundation models (LFMs) from multiple data sources. The system addresses chall…