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TV Globo
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新模型生成并预测随时间变化的动态网络轨迹
研究人员开发了TVGL-CFM，一种能够生成和预测随时间变化的动态网络轨迹的新型模型。该模型利用对数欧几里得图上的条件流匹配来确保生成的精度矩阵有效。TVGL-CFM在生成类别区分性结构和预测各种数据集（包括EEG运动想象、混沌系统和基因表达数据）的未来连接性方面表现出优越性能，优于原始信号基线。
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新的基准测试和方法解决了长文本生成中大型语言模型的长度波动问题
研究人员推出了 VOLTBench，这是一个旨在系统测量大型语言模型长文本生成长度波动的新基准。通过分析注意力痕迹，他们识别出导致这种不稳定的内部模式。为解决此问题，他们提出了通过 Logits Boosting 实现的稳定生成（GLoBo），这是一种解码阶段的优化方法，可在无需额外训练的情况下显著提高长度的准确性和稳定性。