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Static
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新的STATIC模型通过帧间一致性增强视频深度估计
研究人员开发了STATIC，一种用于视频深度估计的新型模型，可提高帧间的时间一致性。与依赖外部运动先验的先前方法不同，STATIC仅使用两个相邻帧独立学习稳定和不稳定区域的一致性。它利用表面法线创建了一个几何感知的差异掩码，通过掩码稳定模块增强稳定区域，并通过表面法线相似性模块增强不稳定区域。在KITTI、NYUv2和Sintel数据集上的实验表明，STATIC在深度准确性和时间一致性方面表现出色，在各种帧率和相机运动下均表现稳健。
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新的STATIC技术提高了加速器上LLM生成检索的效率
研究人员开发了一种名为STATIC（稀疏转移矩阵加速Trie索引约束解码）的新技术，以提高大型语言模型中生成检索的效率。该方法将不规则的树遍历转化为向量化稀疏矩阵运算，显著加快了在TPU和GPU等硬件加速器上的约束解码速度。在大型视频推荐平台上部署后，STATIC在延迟极小的情况下实现了显著的产品指标改进，与现有的CPU和基线硬件实现相比，速度有了显著提升。