码器关键词检索结果

用像素级后备克服词汇约束

Overcoming Vocabulary Constraints with Pixel-level Fallback

子字代币化需要平衡计算效率和词汇覆盖范围,这通常会导致在培训期间未优先考虑的语言和脚本上表现出色的性能。我们建议使用无词汇编码器来增强审计的语言模型,该模型从呈现为像素的文本中生成输入嵌入。通过以英语为中心的语言模型进行的实验,我们证明了我们的方法可以大大提高机器翻译性能,并促进有效的跨语言转移,优于基于令牌的方法。此外,我们发现…

Point-3D LLM:使用大语言模型研究令牌结构对3D场景理解的影响

Point-3D LLM: Studying the Impact of Token Structure for 3D Scene Understanding With Large Language Models

有效地代表多模式大语言模型(MLLM)的3D场景至关重要但具有挑战性。现有方法通常仅依赖2D图像特征,并使用多样化的令牌化方法。这项工作对3D代币结构进行了严格的研究,并系统地比较了基于视频和基于点的表示,同时保持一致的模型骨干和参数。我们提出了一种新颖的方法,该方法通过结合奏鸣曲预处理的点变压器V3编码器的3D点云特征来丰富视觉令牌。我们的实验表明合并明确的…

commvq:KV缓存压缩的交换矢量量化

CommVQ: Commutative Vector Quantization for KV Cache Compression

大语言模型(LLMS)越来越多地用于需要长上下文长度的应用中,但是随着连接长度的增长,键值(KV)缓存通常会成为GPU上的内存瓶颈。为了解决这个问题,我们提出了交换矢量量化(COMMVQ),以显着减少长篇小说LLM推理的内存使用情况。首先,我们通过引入轻量级编码器和代码本来压缩KV缓存来利用加法量化,然后可以用简单的矩阵乘法来解码。其次,要解决解码过程中的高计算成本,我们设计了…

使用亚马逊基岩自定义模型import

Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import

现在,您可以为qwen2,qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重,包括QWEN 2、2.5编码器,QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中,我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号,这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。

经济观察者调查2025年5月 - 当前情况DI在五个月内首次升起,对关税政策挫折的过度担忧〜

景気ウォッチャー調査2025年5月~現状判断DIは5ヵ月ぶりの上昇、関税政策への過度な懸念が後退~

根据内阁办公室于6月9日发布的经济观察者调查,目前的情况DI(季节性调整)在2013年5月的当前情况一个月前增长了1.8分,至44.4,这是五个月内的首次增长。按地区,全国12个地区中有11个升起,而一个地区下降。冲绳(高于上个月的6.8点)的增长最大,而Koshinetsu(低于上个月的2.3点)下降。考虑到当前DI的细分(季节性调整值),家庭趋势为每月相关的差异2.5点,公司趋势每年相关的差异为1.0点,与就业相关的2.5分每年相关差异。考虑到这项调查的结果,内阁办公室一直保持其主题演讲的决定不变,他说:“经济最近恢复了疲软。”在家庭趋势中,与食品和饮料有关的趋势(落后2.3点)下降,但与

经济观察者调查2025年4月 - 自2022年2月以来的最低现状〜

景気ウォッチャー調査2025年4月~現状判断DIは22年2月以来の低水準~

根据内阁办公室在5月12日发布的一项经济观察者调查,2013年4月当前情况的当前情况(季节性调整值)为42.6,上个月的2.5个百分点差异,标志着第四个月的下降,这是自2013年2月以来的最低水平(37.4)。按地区,该国的12个地区数量在2个地区增加,并在10个地区下降。冲绳(上个月的4.3分差)是最大的增长,而Hokuriku(上个月减少了9.7分)。考虑到当前DI的细分(季节性调整值),家庭趋势为每月相关的差异2.8点,公司趋势每年相关的差异为1.7点,与就业相关的损失为1.9分1.9点每年相关的损失。考虑到这项调查的结果,内阁办公室将其基本评级调整为“尽管经济继续缓慢恢复,但最近有弱点

生物杂交机器人破裂:生物学符合机器人的地方

Two new miniature absolute encoders join US Digital’s lineup

MAE4是一种套件式编码器,旨在直接安装在现有轴上,而MA4是轴版。两种模型都提供12位分辨率,并提供模拟或PWM输出的选择。

fastvlm:视觉语言模型的有效愿景

FastVLM: Efficient Vision encoding for Vision Language Models

缩放输入图像分辨率对于增强视觉语言模型(VLM)的性能至关重要,尤其是在文本丰富的图像理解任务中。但是,由于大量令牌和高度编码延迟,流行的视觉编码器(例如VIT)在高分辨率下效率低下。在不同的操作分辨率下,可以沿两个轴优化VLM的视觉编码器:减少编码延迟并最小化传递给LLM的视觉令牌的数量,从而降低整体延迟。基于对互动的综合效率分析…

天然多模型模型的缩放定律

Scaling Laws for Native Multimodal Models

建立可以通过多模式信号有效地感知世界的通用模型一直是一个长期目标。当前的方法涉及分别整合预训练的组件,例如将视觉编码器连接到LLMS和持续的多模式训练。尽管这种方法表现出显着的样本效率,但仍然是一个悬而未决的问题,这是否本质上是优越的。在这项工作中,我们重新审视了本地多模型(NMM)的建筑设计 - 从头开始​​训练的人 - 并进行广泛的……

逐步扩散:基本教程

Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial

我们提供了一门关于扩散模型数学和机器学习流程匹配的可访问的第一门课程。我们的目标是尽可能简单地教授扩散,以最少的数学和机器学习先决条件,但足够的技术细节来理解其正确性。与大多数有关该主题的教程不同,我们既不采用变异自动编码器(VAE),也不采用随机微分方程(SDE)方法。实际上,对于核心思想,我们将不需要任何SDE,基于证据的降低器(ELBOS),Langevin Dynamics,甚至分数的概念。读者只需要…

deepcoder:达到O3-Mini性能的开源AI

DeepCoder: Open Source AI som når O3-mini Prestanda

AI世界正在以愤怒的速度移动,在代码生成领域,我们一直在看到新的,令人兴奋的工具和模型出现。引起关注的最新添加之一是DeepCoder一种新的AI模型,其中140亿个参数作为开源代码发布。使深编码器变得更加有趣的是,[…]邮政深编码器:开放源代码AI首次出现在AI新闻中。

jpeg ai模糊了真实和合成之间的界线

JPEG AI Blurs the Line Between Real and Synthetic

在今年2月,JPEG AI国际标准发布了几年的研究,旨在使用机器学习技术生产较小,更容易传播和可传播的图像编解码器,而不会损失感知质量。这个降临的原因很少的原因是,核心PDF […] jpeg ai后jpeg ai模糊了真实和合成之间的界限,首先出现在unite.ai上。

如何使用拥抱的面部库在AWS AI芯片上运行QWEN 2.5

How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries

在这篇文章中,我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断(TGI)容器(TGI)容器(TGI)容器(TGI)和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud(Amazon EC2)和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。

中西部运动产品-MMP BL58-487C-24V GP52-014 EU-1024

Midwest Motion Products - MMP BL58-487C-24V GP52-014 EU-1024

无刷的24V直流齿轮机,带有1024 CPR积分的光学反馈编码器。能够产生多达73英寸的连续扭矩和212英寸LBS峰值扭矩,输出速度为268 rpm

中西部运动产品-MMP D22-376B-12V GP52-068 EU-1024

Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-068 EU-1024

带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达72英寸的连续扭矩和155英寸LBS峰值扭矩,输出速度为42 rpm

中西部运动产品-MMP D22-376B-12V GP52-014 EU-1024

Midwest Motion Products - MMP D22-376B-12V GP52-014 EU-1024

带有1024 CPR积分的光学反馈编码器的刷子12V直流齿轮电机。能够产生多达16英寸的连续扭矩和34 lbs峰值扭矩,输出速度为206 rpm

使用等级自动评估自我监督的语音模型

Towards Automatic Assessment of Self-Supervised Speech Models Using Rank

这项研究使用嵌入式等级探讨了通过自我监督学习(SSL)训练的通用语音编码器的无监督评估度量。传统上,评估这些编码器的性能是资源密集的,需要从下游任务中标记的数据。受视觉域的启发,嵌入等级显示了评估图像编码器的希望,而无需对标记的下游数据进行调整,因此考虑到信号的时间性质,研究了其在语音域中的适用性。这些发现表明等级与下游相关……

SELMA:虚拟助手互动的语言语言模型

SELMA: A Speech-Enabled Language Model for Virtual Assistant Interactions

在这项工作中,我们介绍和评估Selma,这是一个针对虚拟助手交互的语言语言模型,将音频和文本集成为大型语言模型(LLM)的输入。 Selma旨在处理与单个端到端模型中同时与虚拟助手相互作用相关的三个主要和两个辅助任务。我们采用低级适应模块来对音频编码器和LLM进行参数效率训练。此外,我们实施了一个功能汇总策略,使系统能够识别全球模式并提高任务的准确性……