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Meco
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研究发现：语言模型惊奇度可预测中文阅读时间
一篇新发表在arXiv上的研究分析了语言模型（LM）惊奇度对中文阅读时间的预测能力。研究人员开发了最短匹配序列（SMS）对齐方案，以弥合眼动追踪语料库和LM子词分词之间的差异。使用Chinese-Pythia模型，研究发现LM惊奇度可以预测阅读时间，尽管其有效性因语料库和模型大小而异，在某些情况下表现出反向缩放。
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元学习优化器MeCO增强黑箱优化
研究人员开发了MeCO，这是一种新颖的元学习辅助优化器，旨在改进约束黑箱优化。MeCO集成了SHADE优化器和双深度Q网络控制器，以学习自适应松弛策略。这种方法允许控制器根据种群和约束特征选择松弛向量，从而能够有效地跨各种问题实例进行迁移，包括基准函数、高维问题以及无人机路径规划等现实世界工程任务。
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MeCo 通过生成式校正器改进语音分离
研究人员推出 MeCo，一种新颖的一步生成式校正器，用于多通道语音分离。该方法使用基于均值流的方法将估计的音频直接映射到干净的语音，旨在提高人类听觉质量，超越传统的判别模型。MeCo 结合了数据空间优化和 $\mathbf{x}_r$-loss 以及端点 SI-SDR loss，以增强信号保真度和主观听觉体验。