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Ziyan Liu
Ziyan Liu
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深度学习框架优化特征值问题求解器
研究人员开发了Deepcontour，一个使用深度学习优化大规模广义特征值问题（GEP）求解积分轮廓构建的新框架。该方法采用基于深度学习的光谱预测器和核密度估计来自动设计高效轮廓，从而实现显著的加速。该框架在各种科学数据集上实现了高达5.63倍的性能提升，同时保持了数值精度。
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VLA-Pruner通过优化视觉令牌剪枝来增强具身AI的效率
研究人员开发了VLA-Pruner，一种使视觉-语言-动作（VLA）模型在具身AI任务中更高效的新方法。现有的视觉令牌剪枝技术，专为视觉-语言模型设计，在VLA系统中会降低性能，因为它们没有考虑到语言预填充和动作解码阶段之间不同的注意力模式。VLA-Pruner通过同时考虑语义显著性和时间动作相关性来解决这个问题，在各种VLA架构上实现了高达1.99倍的速度提升，且操纵质量相当。