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Same
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新框架提升多模态大语言模型调优效率
研究人员推出了两个新框架，以改进大语言模型的多模态指令调优。SAME框架通过稳定专家选择和规范专家更新来解决持续学习中的“路由器漂移”和“专家漂移”问题。同时，OFA框架提供了一种可重用的数据选择方法，只需训练一次选择器即可将其应用于各种数据集和模型，通过仅选择一小部分数据即可显著提高训练效率，同时保持高性能。此外，Prism基础设施提供了一个插件系统，以简化多模态持续指令调优的研发，将算法开发与基础模型实现分离，以增强代码重用和公平比较。
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新的SAME音频自动编码器提供高压缩率、开放权重
研究人员开发了SAME，一种用于立体声音乐和通用音频的新型自动编码器，它在保持重建质量的同时实现了高时间压缩比。该模型结合了Transformer骨干网络、语义正则化、相位感知损失和改进的判别器设计。SAME提供了显著的计算成本优势，并以开放权重形式发布了两个版本：SAME-L和可CPU部署的SAME-S。
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SAMe引擎赋能机器人超声自主绘制解剖图谱
研究人员开发了SAMe，一个语义解剖图谱引擎，旨在增强机器人超声系统。SAMe提供明确的解剖学理解，通过将临床主诉映射到特定器官并创建患者特异性解剖模型，使机器人能够在无需专家干预的情况下启动扫描。该引擎运行速度快，可在0.08秒内推断单个器官，并在实际机器人实验中展现出高成功率，肝脏初始化成功率为97.3%，肾脏初始化成功率为81.7%。