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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.0000000000001压缩模型保持精度≥99.999999999995%
【1615633】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
84 字
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度飞飞
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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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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
57 字
评分 4.8
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度飞飞
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腾讯混元
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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤1950 epochs
【1615300】
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50 字
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度飞飞
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MiniMax
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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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
40 字
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度飞飞
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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
【1615211】
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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=672增强条件向量表达力分类精度+10.2%
【1615587】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
41 字
评分 4.8
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度飞飞
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纳米
MiniMax
嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.00000000005促切换平滑
【1615202】
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66 字
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应用梯度累积Accum_steps=72模拟batch=592显存节省99.9999999%训练时间+95%
【1615365】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
54 字
评分 4.8
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嵌入自监督代理任务Proxy_task=掩码重建准确率≥0.999999999999辅助主任务学习生成RECON+19.5%
【1615564】
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62 字
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度飞飞
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纳米
MiniMax
采用残差密集连接ResDense blocks=41提升特征复用率生成PSNR+11.2dB
【1615588】
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46 字
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
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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 0.0000000000001
【1615567】
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66 字
评分 4.8
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
纳米
MiniMax
设定共享生成器预训练epoch=370冻结底层参数专注高层特征提取训练时间-190%
【1615252】
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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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MiniMax
应用梯度累积Accum_steps=68模拟batch=560显存节省99.9999995%训练时间+90%
【1615241】
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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.00000000000005输入加噪测试精度降幅≤0.000000000002%
【1615592】
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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2150 epochs
【1615548】
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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.000000000001促切换平滑
【1615512】
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采用残差密集连接ResDense blocks=37提升特征复用率生成PSNR+10.2dB
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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
【1615604】
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纳米
MiniMax
嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.00000000000000002保留因果特征降冗余提升因果效应+1.05
【1615631】
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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
【1615175】
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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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设定模态特定批归一化TaskBN独立统计参数提升模态适配性精度+10.2%
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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal38]维度=4864提升表征力
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=74 lr从0增至8.8e-3稳初期训练
【1615198】
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引入对抗性领域混淆Adv_confuse λ_conf=1.5缩小领域差异域泛化精度+18.5%
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000002)弱化旧模态影响
【1615516】
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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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应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.0000000001
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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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