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Xiang Gao
Xiang Gao
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新的RIMRULE方法通过蒸馏的符号规则改进LLM工具使用
研究人员开发了RIMRULE，一种旨在增强大型语言模型（LLM）工具使用能力的新型神经符号方法。该方法涉及从LLM失败轨迹中蒸馏出紧凑、可解释的规则，并在推理过程中将其注入提示中。这些规则使用最小描述长度（MDL）目标进行整合，以实现简洁性和通用性，从而在熟悉和新工具上提高任务准确性，而无需更改LLM的核心权重。该方法在性能上优于其他基于提示的适应技术，甚至可以跨不同的LLM架构进行迁移。
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新的FBSDiff++框架增强了文本驱动的图像翻译
研究人员开发了FBSDiff++，一个先进的文本驱动图像到图像翻译框架，它利用扩散特征的频域替换。该方法允许进行通用且可控的I2I翻译，包括外观、布局和轮廓引导，而无需模型训练或微调。FBSDiff++将推理速度显著提高了8.9倍，支持任意输入图像分辨率，并能够进行局部操作和特定风格的内容创建。