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Qi Li
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新型MLLM方法提升多模态检索效率
研究人员推出了一种名为Magic-MM-Embedding的新方法,旨在提高多模态大型语言模型(MLLMs)在通用多模态检索方面的效率。该系统利用视觉标记压缩技术,显著降低了推理延迟和训练时间。它采用多阶段渐进式训练策略,包括继续训练、带硬负例挖掘的对比预训练,以及使用MLLM-as-a-Judge的任务感知微调,以提升性能。
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新的HOB竞价策略将在线广告的GMV提升了3%
研究人员开发了HOB,这是一种新颖的竞价策略,旨在优化跨不同在线渠道的广告活动。HOB通过使边际成本可计算和可对齐,解决了不同拍卖机制、定价格式和竞价惯例的复杂性。该策略采用零膨胀指数分布来模拟获胜价格的不确定性,从而实现了非统一第一价格拍卖的高效竞价方法。HOB已在一个大型商业DSP上部署,并在遵守广告支出回报率限制的同时,将GMV提高了3.0%。