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全新 7B 统一扩散语言模型 'Sumi' 发布，伴随扩散模型进展
研究人员推出了 Sumi，一个拥有 70 亿参数的统一扩散语言模型 (UDLM)，该模型在 1.5 万亿 tokens 上从头开始预训练。这个开源模型在知识、推理和编码任务上表现出与自回归模型相当的性能，但在常识基准测试上表现稍逊。发布内容包括模型权重、检查点以及完整的训练方法，旨在为大规模研究 UDLM 提供参考。此外，其他研究探索了扩散语言模型的进展，包括生成 CUDA 核的方法、通过自生成错误训练改进 Token 编辑，以及开发…
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新的LESS方法增强了用于物体重建的触觉成像
研究人员开发了一种名为局部空间感知编码器（LESS）的新方法，以改进用于重建软物体内部结构的触觉成像。该方法利用了以物体为中心的表示，该表示利用了触觉的局部性质，将触觉场景建模为循环编码器的网格。LESS展示了强大的泛化能力，允许在简单模型上训练的模型能够准确地成像更复杂的物体，并实现完整的3D重建。