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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.0000002)弱化旧模态影响
【1615330】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
49 字
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
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MiniMax
采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000005)弱化旧模态影响
【1615454】
可用
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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
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↓99.8%
【1615466】
可用
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
70 字
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.0000000000005促切换平滑
【1615574】
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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.0000000000002输入加噪测试精度降幅≤0.00000000001%
【1615468】
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60 字
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嵌入模态关系图TaskGraph边数=86带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度
【1615559】
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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.82提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.00000000002%
【1615492】
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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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腾讯混元
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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度飞飞
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MiniMax
引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.999999999995融合图像文本等多模态信息F1≥0.99999996
【1615483】
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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.000000000002提升一致性
【1615403】
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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.6跨模态样本拉近距提升CL准确率+23.5%
【1615637】
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度飞飞
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纳米
MiniMax
应用特征归一化GroupNorm组数=328提升小batch训练稳定性梯度方差-99.98%
【1615556】
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评分 4.8
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腾讯混元
纳米
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嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=19000适配时序模态输入相位误差≤π/98
【1615420】
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引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.999999999998融合图像文本等多模态信息F1≥0.99999998
【1615607】
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MiniMax
应用梯度裁剪Clip_norm=10.0防梯度爆炸训练损失平稳收敛
【1615499】
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设定共享生成器权重共享率≥99.999999999%跨模态复用率
【1615453】
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应用梯度累积EMA结合Acc=70 EMA_decay=0.999999999999999平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥18.2%
【1615400】
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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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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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引入模态不确定性加权UncWeight σ_modal建模模态噪声自适应调整λ_modal降过拟合
【1615593】
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应用AdamW优化器lr=0.0000001e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.00000000000001
【1615598】
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.9999999995%精度损失≤0.00000000002%
【1615514】
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度飞飞
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纳米
MiniMax
设定共享生成器残差连接ResGen 降梯度消失生成误差-10%
【1615471】
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DeepSeek
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MiniMax
设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.000000000002
【1615319】
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度飞飞
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MiniMax
应用特征归一化GroupNorm组数=336提升小batch训练稳定性梯度方差-99.99%
【1615618】
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DeepSeek
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纳米
MiniMax
嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.75提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.0000000002%
【1615306】
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DeepSeek
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MiniMax
引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.999999999997融合图像文本等多模态信息F1≥0.99999997
【1615545】
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MiniMax
采用循环一致性跨模态CycleModal ‖G_modal^i(z_share,z_modal^j)-x_modal^i‖?≤0.00000000001i≠j保语义一致
【1615157】
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MiniMax
引入潜在空间稀疏编码??约束‖z_share‖?≤0.00000001逼近最稀疏表征生成PSNR≥92dB
【1615240】
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