EAGLE: Exploring the Design Space for Multimodal Large Language Models with a Mixture of Encoders
准确解释复杂视觉信息的能力是多模态大型语言模型 (MLLM) 的关键重点。最近的研究表明，增强的视觉感知可显著减少幻觉并提高分辨率敏感任务（例如光学字符识别和文档分析）的性能。最近的几个 MLLM 通过利用视觉编码器的混合来实现这一点。尽管 […]EAGLE：探索使用混合编码器的多模态大型语言模型的设计空间首先出现在 Unite.AI 上。
GAO发现司法机构于2021年发布了新的美国法院设计指南（设计指南），其中包括2007年版本的标准中的许多更改。 GAO确定16个变更可能会影响法院项目的规模或成本。 （请参阅表。）司法官员列举了进行这些更改的四个总体原因：纳入现有政策，为法院提供满足其需求的设计空间的灵活性，包括成本并满足安全需求。迄今为止，根据2021年的设计指南，尚未设计到2024财政年度的法院。根据司法官员的说法，截至2025年5月，司法机构计划五个法院项目，目的是使用2021年的设计指南。在2021年美国法院设计指南中选择的变化可能会影响法院大楼项目的规模或成本变化描述流通要求的规模或成本，这些循环要求增加了这些循环
Simple ReFlow: Improved Techniques for Fast Flow Models
扩散和流程匹配模型实现了显着的生成性能，但以许多抽样步骤的成本为代价，这会减慢推理并将适用性限制在关键任务中。回流过程可以通过拉直产生轨迹加速采样。但是，反流是一种迭代过程，通常需要对模拟数据进行培训，并导致样品质量降低。为了减轻样品恶化，我们检查了反流的设计空间，并在先前的启发式实践中突出了潜在的陷阱。然后，我们提出了七个训练动态的改进……
