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Mosa
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新方法大幅压缩AI模型微调参数
研究人员开发了一种名为层级低秩重参数化（Hierarchical Low-Rank Reparameterization）的新方法，可以显著压缩参数高效微调（PEFT）方法中的可训练参数。该技术将PEFT参数重组并分解为多层压缩结构，在旨在保持强大性能的同时，大幅减少了所需的参数数量。当应用于LoRA和DoRA等现有的PEFT方法时，这种方法已显示出具有竞争力的结果，甚至在参数压缩一个数量级的情况下，在常识推理任务上的准确性上超越了基线。
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MoSA框架提高了现实世界物理模拟的准确性
研究人员开发了MoSA，一个旨在弥合模拟与现实世界物理之间差距的新框架。该方法通过学习捕获材料各向异性和异质性的残余应力算子来增强现有的各向同性物理模拟器。MoSA逐步自适应应力并结合运动约束，以提高动力学学习中的数据效率和泛化能力。该框架已在机器人操作任务中成功验证，展现出卓越的准确性和鲁棒性。