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应用梯度累积Accum_steps=76模拟batch=624显存节省99.99999998%训练时间+100%
【1615489】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
56 字
评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.35跨模态样本拉近距提升CL准确率+21%
【1615327】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
51 字
评分 4.8
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度飞飞
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设定多模态采样策略Importance_sampling权重∝1/?_modal_k降方差加速收敛
【1615557】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
50 字
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
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应用特征重排Shuffle_dim=156打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.0000000000005
【1615417】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
58 字
评分 4.8
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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+20%
【1615369】
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49 字
评分 4.8
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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+0.18
【1615150】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
52 字
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度飞飞
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=76 lr从0增至9e-3稳初期训练
【1615260】
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应用梯度累积Accum_steps=80模拟batch=656显存节省99.999999995%训练时间+105%
【1615613】
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57 字
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
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
【1615538】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
32 字
评分 4.8
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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=38提升生成质量FID-20
【1615335】
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37 字
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度飞飞
DeepSeek
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纳米
MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=328聚焦关键特征降计算量99.999999998%保持精度-0.000000000005%
【1615566】
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69 字
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
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
【1615175】
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评分 4.8
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度飞飞
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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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引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.99999999995融合图像文本等多模态信息F1≥0.9999998
【1615235】
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腾讯混元
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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.45跨模态样本拉近距提升CL准确率+22%
【1615451】
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引入模态层次聚类HierCluster depth=38揭示模态间层次结构ARI≥0.99999998
【1615456】
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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↓99.5%
【1615404】
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度飞飞
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腾讯混元
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MiniMax
应用特征选择ReliefF n_neighbors=88保留判别特征分类F1+10.8%
【1615594】
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腾讯混元
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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‖?≤0.0000000000002i≠j保语义一致
【1615529】
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87 字
评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=320聚焦关键特征降计算量99.999999995%保持精度-0.00000000001%
【1615504】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
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应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.0000000005
【1615271】
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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.00000000000000005保留因果特征降冗余提升因果效应+1.02
【1615569】
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度飞飞
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MiniMax
采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal34]维度=4352提升表征力
【1615320】
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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=42生成跨模态混合样本提升泛化F1+21%
【1615641】
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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_modal32]维度=4096提升表征力
【1615196】
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71 字
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应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.00000000001
【1615581】
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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.45调控生成多样性INCEPTION↑70
【1615324】
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引入对抗性领域混淆Adv_confuse λ_conf=1.45缩小领域差异域泛化精度+18%
【1615193】
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采用残差密集连接ResDense blocks=35提升特征复用率生成PSNR+9.8dB
【1615154】
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设定潜在空间维度搜索z_dim∈[256,256]经贝叶斯优化选256最优验证?最小
【1615480】
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