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Pare
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Apple 发布 Pare 框架以评估主动式 AI 助手
Apple 机器学习研究部推出了主动代理研究环境（Pare），这是一个用于评估主动式数字助手的新框架。Pare 通过将应用程序建模为有限状态机，克服了现有工具的局限性，从而能够更真实地模拟用户交互。该框架还附带了 Pare-Bench，这是一个包含跨不同应用类别的 143 个任务的基准测试，旨在测试代理在上下文观察、目标推断和多应用编排方面的能力。
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PARE方法通过自适应路由提高视频生成效率
研究人员推出了一种新颖的方法PARE，用于提高视频扩散 Transformer (DiTs) 的计算效率。PARE通过结构感知剪枝和输入自适应路由联合压缩模型宽度和深度，以解决DiTs的高计算需求。该系统根据注意力头的空间或时间作用智能地剪枝注意力头，并采用轻量级路由器根据去噪时间步和视觉内容动态选择要执行的块。在Wan2.1-14B数据集上进行图像到视频和文本到视频生成的实验表明，PARE在保持视频质量的同时显著降低了每步计算量。