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RL Post-Training
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新方法通过推测性解码提升大语言模型推理速度
研究人员正在开发用于加速大语言模型（LLM）推理的先进推测性解码技术。一种名为 X-CoSD 的方法，通过处理词汇差异和最小化数据传输，专注于设备上小型模型与大型服务器模型之间的有效通信。另一种名为 Osprey 的方法，利用预训练的小型语言模型作为草稿生成器，通过轻量级过程将其适配到各种目标模型，以提高接受率和令牌生成速度。此外，正在探索一种名为在线草稿协同训练（Online Draft Co-Training）的技术，通过优化注意…
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CONFLUX模型生成逼真的3D胸部CT扫描，并增强临床控制力
研究人员开发了CONFLUX，这是一种新颖的潜在扩散模型，用于合成具有特定临床属性的3D胸部CT扫描。该模型使用3D变分自编码器进行压缩，并使用整流流变换器进行生成，该生成过程以详细的放射学元数据为条件。额外的强化学习后训练阶段，使用组相对策略优化，显著增强了模型可靠生成所请求的临床发现的能力，与真实扫描相比，大大减少了差距。该项目还包括发布一个大型合成胸部CT数据集和一个交互式演示。