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2025-03-28 talkingdev

[论文推荐]Mixture-of-Mamba:多模态预训练新突破,计算成本显著降低

近期,一项名为Mixture-of-Mamba的创新研究在人工智能领域引起广泛关注。该研究通过将模态感知稀疏性引入状态空间模型(SSMs),实现了高效的多模态预训练。与传统Transformer模型相比,Mixture-of-Mamba在文本、图像...

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2025-03-25 talkingdev

[播客] 机器学习与金融市场:在噪音中寻找信号

Jane Street的机器学习研究员In Young Cho在最新一期的播客中,深入探讨了在低数据量、高噪音的环境下应用机器学习所面临的挑战。她详细解析了从线性模型到神经网络的技术转变,并分享了在实际应用中的经验与见解。C...

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2025-03-13 talkingdev

[论文推荐]TaylorSeer提出基于泰勒级数扩展的扩散模型未来特征预测方法

近日,TaylorSeer团队提出了一种利用泰勒级数扩展来预测扩散模型中未来时间步特征的新方法,显著减少了特征缓存中的误差。扩散模型在生成图像、声音和其他复杂数据方面表现出色,但其计算复杂度和资源消耗一直是制约...

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2025-03-03 talkingdev

Prime Intellect完成1500万美元融资,加速分布式计算技术发展

近日,分布式计算公司Prime Intellect宣布成功完成1500万美元的融资。此次融资将用于进一步推动其分布式训练方案的发展。Prime Intellect致力于通过分布式计算技术优化大规模数据处理和模型训练的效率,其独特的分布...

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2025-02-20 talkingdev

新型图书排序算法接近完美,提升信息存储效率

近期,研究人员开发出了一种新型算法,用以解决图书馆书籍排序问题,即如何在最短时间内将新书放置到书架上,并保持某种排序顺序。这一问题同样适用于硬盘和数据库中文件的排列。该算法的效率接近理论上的理想状态,...

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2025-02-18 talkingdev

Mistral Saba:中东与南亚数据驱动的24B参数模型,高效低成本

Mistral Saba是一款基于中东和南亚地区精心策划数据集训练的24B参数模型。尽管其规模仅为同类模型的五分之一,但Mistral Saba在提供更准确和相关响应方面表现出色,同时显著降低了计算成本和响应时间。这一突破性技...

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2025-01-29 talkingdev

SmolGPT:基于PyTorch的轻量级LLM训练框架开源

近日,一款名为SmolGPT的轻量级PyTorch实现框架正式发布,旨在帮助开发者从零开始训练小型LLM(Large Language Model)。该框架以其简洁的设计和高效的性能吸引了广泛关注。SmolGPT通过优化模型结构和训练流程,显著...

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2025-01-28 talkingdev

1Prompt1Story:无需训练的文本到图像生成新方法

1Prompt1Story是一种无需训练的文本到图像生成方法,通过单一串联提示实现一致的图像生成。该方法的核心在于将多个提示信息串联成一个整体,从而在生成过程中保持一致性。与传统的训练依赖型方法不同,1Prompt1Story...

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