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嵌入特征拼接门控GateConcat σ(g(z_share))控制拼接权重降噪声提升SSIM+0.21
【1615584】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
52 字
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采用多模态元特征MetaFeat维度=168提取模态元信息提升新模态适配速度+230%
【1615625】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
43 字
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度飞飞
DeepSeek
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.99999999%精度损失≤0.0000000005%
【1615266】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
49 字
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
应用梯度累积EMA结合Acc=64 EMA_decay=0.99999999999998平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥16.8%
【1615152】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
68 字
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
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引入模态层次聚类HierCluster depth=37揭示模态间层次结构ARI≥0.99999997
【1615394】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
51 字
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal37]维度=4736提升表征力
【1615506】
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度飞飞
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采用循环一致性跨模态CycleModal ‖G_modal^i(z_share,z_modal^j)-x_modal^i‖?≤0.000000000001i≠j保语义一致
【1615405】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
86 字
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度飞飞
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腾讯混元
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采用特征拼接归一化ConcatLN减内部协变量偏移提升训练稳定性
【1615352】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
引入模态难度加权Difficulty_w=1/acc_modal提升难模态关注度难模态精度+21.5%
【1615555】
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51 字
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=36提升生成质量FID-19
【1615149】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.00000000000005
【1615629】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
67 字
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.000000001
【1615209】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
应用特征重排Shuffle_dim=144打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.000000000005
【1615169】
可用
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=296聚焦关键特征降计算量99.99999995%保持精度-0.0000000001%
【1615318】
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腾讯混元
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引入模态难度加权Difficulty_w=1/acc_modal提升难模态关注度难模态精度+19.5%
【1615307】
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应用特征重排Shuffle_dim=152打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.000000000001
【1615355】
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腾讯混元
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MiniMax
嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=35生成跨模态混合样本提升泛化F1+17.5%
【1615207】
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评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
应用梯度裁剪Clip_norm=9.5防梯度爆炸训练损失平稳收敛
【1615375】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=36 temperature=18软化输出促学生学跨模态共性
【1615233】
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度飞飞
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纳米
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引入模态特定先验p(z_modal|modal)~N(μ_modal,σ_modal2)μ_modal经反向传播学得模态分布KL↓99.95%
【1615590】
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腾讯混元
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设定模态优先级权重Priority_w∈[1,35]加权损失使关键模态精度≥0.999999999998
【1615237】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
引入模态特定先验p(z_modal|modal)~N(μ_modal,σ_modal2)μ_modal经反向传播学得模态分布KL↓99.5%
【1615404】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=43提升生成质量FID-22.5
【1615645】
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设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.0000000000002促迁移
【1615552】
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纳米
MiniMax
采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=42 temperature=21软化输出促学生学跨模态共性
【1615605】
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度飞飞
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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.7调控生成多样性INCEPTION↑80
【1615634】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
采用指数移动平均EMA_decay=0.99999999999999平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥18.5%
【1615429】
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度飞飞
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MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=280聚焦关键特征降计算量99.9999998%保持精度-0.0000000005%
【1615194】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=84 lr从0增至10e-3稳初期训练
【1615508】
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MiniMax
应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.0000000001
【1615395】
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