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Melt
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新的多模态对比学习架构MELT和SALT改进了空间预测
研究人员开发了两种新颖的多模态对比学习架构MELT和SALT，通过利用未配对的地理空间数据来增强空间预测任务。这些方法旨在克服现有位置编码器的局限性，这些编码器通常只将地理坐标与一种其他模态对齐。虽然MELT和SALT在四个下游任务上的表现与领先的双模态基线SatCLIP相当，但增加模态数量并未持续提高结果，这表明位置编码器本身是主要的限制因素。与SALT相比，MELT展示了更稳定的训练，并被认为是未来可扩展性的更稳健的基础。
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新数据集MELT有助于检测高风险模因币启动
研究人员开发了MELT，一个旨在通过分析Solana区块链上的行为轨迹来检测高风险模因币启动的新数据集。该数据集包含超过41,000个模因币启动和2亿笔交易，被解析为不同的行为记录，如兑换和刷单交易。MELT显示，协调账户通常持有相当一部分代币供应，这种策略可能会误导投资者。通过提取122个行为特征和风险注释，MELT使机器学习模型能够识别高风险启动，已被证明可以减少投资损失。
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AI驱动的虚拟歌手Shizuku在新短视频中翻唱《Melt》
一位名为Shizuku的虚拟YouTuber发布了使用AI技术翻唱的歌曲《Melt》。该翻唱作品使用了Shizuku的合成声音，并以短视频形式呈现。此次发布突显了AI在娱乐和虚拟内容创作中日益增长的应用。