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RegBench
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新框架统一了边缘设备的设备端学习
研究人员开发了一个名为嵌入式中心学习（ECL）的新框架，该框架统一了四种不同的设备端学习场景：少样本学习（FSL）、持续学习（CL）、零样本学习（ZSL）和上下文内学习（ICL）。该框架允许资源受限的边缘设备在不依赖云端处理的情况下适应和个性化预测，解决了能耗、延迟和隐私问题。在硅片上的演示表明，ECL在FSL字符识别方面取得了最先进的性能，并为关键词识别中的CL建立了硬件基线，同时在微瓦到毫瓦功耗预算内完成了ZSL和ICL的硬件演示。
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模糊窗口注意力提高了Transformer处理长上下文的效率
研究人员推出了一种新方法——模糊窗口注意力（BLA），旨在提高Transformer语言模型处理长上下文的效率。BLA通过使用狄利克雷核从频率窗口重建模糊的KV历史，解决了标准Softmax注意力的二次复杂度和不断增长的KV缓存大小限制。该方法在滑动窗口注意力方面提供了状态效率的改进，并在需要信息检索的任务上保持了与其他线性注意力模型相当的性能。