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范围。过去十年中持续的深度学习革命带来了在各种数据集中受过培训的数亿个神经网络（NNS）。同时，最近的基础模型的兴起导致公开可用的神经网络模型数量迅速增加。单独拥抱面孔，有超过一百万个型号，每天增加数千个型号。结果，数据中包含的丰富知识，通过培训学到的抽象以及受过训练的模型的行为本身存储在训练有素的NNS的架构和参数中。尽管这种大量增长，但对处理模型权重的研究很少，很少被认为是数据模式。该研讨会旨在通过将已经与模型权重相互作用的分散的子社区汇集在一起，以建立一个围绕体重空间学习的社区，并将民主化模型权重作为适当的数据方式进行民主化。
神经网络权重作为新数据模式
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