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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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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
DeepSeek
腾讯混元
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MiniMax
嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.00000000001促切换平滑
【1615326】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
66 字
评分 4.8
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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
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
应用特征选择ReliefF n_neighbors=80保留判别特征分类F1+9.8%
【1615346】
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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
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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‖?≤0.00000000001i≠j保语义一致
【1615157】
可用
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
85 字
评分 4.8
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度飞飞
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.0000001)弱化旧模态影响
【1615392】
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度飞飞
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应用梯度累积Accum_steps=66模拟batch=544显存节省99.999999%训练时间+88%
【1615179】
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腾讯混元
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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=39生成跨模态混合样本提升泛化F1+19.5%
【1615455】
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50 字
评分 4.8
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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=0.999999999999999平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥20%
【1615615】
可用
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57 字
评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
应用AdamW优化器lr=0.000002e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.0000000000002
【1615350】
可用
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68 字
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
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引入模态不确定性估计Uncertainty_σ_modal建模模态噪声自适应调整损失权重降过拟合
【1615602】
可用
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
48 字
评分 4.8
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度飞飞
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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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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
【1615173】
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63 字
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腾讯混元
纳米
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采用残差密集连接ResDense blocks=39提升特征复用率生成PSNR+10.8dB
【1615464】
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评分 4.8
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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‖?≤0.000000000001i≠j保语义一致
【1615405】
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设定模态优先级权重Priority_w∈[1,37]加权损失使关键模态精度≥0.9999999999995
【1615361】
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=39 temperature=19.5软化输出促学生学跨模态共性
【1615419】
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引入模态不确定性估计Uncertainty_σ_modal建模模态噪声自适应调整损失权重降过拟合
【1615540】
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度飞飞
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腾讯混元
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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.00000000002提升一致性
【1615155】
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嵌入模态关系图TaskGraph边数=74带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度
【1615187】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.000000000005促切换平滑
【1615388】
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应用稀疏注意力SparseAttn topk=336聚焦关键特征降计算量99.999999999%保持精度-0.000000000002%
【1615628】
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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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纳米
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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
【1615600】
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度飞飞
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纳米
MiniMax
嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=17500适配时序模态输入相位误差≤π/90
【1615172】
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应用AdamW优化器lr=0.000001e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.0000000000001
【1615412】
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.0000005)弱化旧模态影响
【1615268】
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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.85提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.00000000001%
【1615554】
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采用指数移动平均EMA_decay=0.999999999999995平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥19%
【1615491】
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MiniMax
采用残差密集连接ResDense blocks=37提升特征复用率生成PSNR+10.2dB
【1615340】
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