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World File Search System令牌
![arxiv：2502.02919v1 [cs.cv] 2025年2月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\95a89e73bf74ff876d48cdddc14fbb2c556ce799.webp)
arxiv：2502.02919v1 [cs.cv] 2025年2月5日
在视觉变压器中，位置嵌入（PE）在捕获令牌顺序方面起着作用。然而，在Vi-Sion变压器结构中，由于将嵌入位置嵌入的结构简单地添加到令牌嵌入中，因此PE的增强性存在限制。通过将PE传递到每一层的PE并应用独立层正常化的令牌嵌入和PE来克服此限制。在本文中，我们确定了使用全球平均池（GAP）方法而不是类令牌时在层的结构中发生的冲突结果。为了克服这个问题，我们提出了MPVG，这可以最大程度地利用差距在层结构中PE的有效性。具体来说，我们确定了PE平衡令牌在每层结构中的嵌入值。此外，我们认识到PE的平衡作用在层结构上不足，我们通过通过MPVG最大化PE的有效性来解决这一问题。通过实验，我们将表现出PE扮演平衡的角色，并且具有这种平衡方向性的主导性会显着影响视觉变压器。结果，实验性的研究表明，MPVG在各种任务上跨越视觉变压器的现有方法。
MLC白皮书
MLC令牌是由社区为社区提供动力的智能令牌。这是基于元式二元智能链（BEP-20）的最受信任和领先的加密货币平台。随着分散货币不断发展的趋势，世界正在目睹革命性的金融服务。有几名球员试图加入这一点，并且由于他们的社区，其中一些球员的表现都很好。没有加入一些知名的社区，而是为我们为分散金融的王冠增添新珠宝的明智决定。为了服务财务的未来，MLC令牌是一种加密货币，呈现出偏心的财务服务。对该系统的深入研究激发了我们朝着提供Defi服务的方向迈出的一步。 认真的投资者可以在我们的服务和分散代币的帮助下安全地发挥作用。 MLC令牌授权各自的社区成员通过消除拥有个人作为所有者的概念来控制其资产。 MLC代币充当金钱和一种独立于个人或组织控制的付款方式。 该分散货币可以在各种分散平台上进行交易。 删除第三方参与有助于社区获得奖励。 除了分散交流。 简而言之，MLC令牌是具有巨大愿景的革命加密货币，可以产生大量的收入来源。对该系统的深入研究激发了我们朝着提供Defi服务的方向迈出的一步。认真的投资者可以在我们的服务和分散代币的帮助下安全地发挥作用。MLC令牌授权各自的社区成员通过消除拥有个人作为所有者的概念来控制其资产。MLC代币充当金钱和一种独立于个人或组织控制的付款方式。该分散货币可以在各种分散平台上进行交易。删除第三方参与有助于社区获得奖励。除了分散交流。简而言之，MLC令牌是具有巨大愿景的革命加密货币，可以产生大量的收入来源。
1Z0-1127-24的免费问题
a-将模型*输出的随机性释放，从而影响其创造力。b-指定一个字符串，该字符串告诉模型停止生成更多内容c-它为经常发生的令牌分配惩罚，以减少重复性文本。d-它确定该模型可以生成每个响应的最大令牌。
phanaki：可变长度视频生成
我们提出了一个能够实现现实视频综合的模型，给定一系列文本提示。由于计算成本，数量有限的高质量文本视频数据和视频长度的变化，因此从文本中生成视频尤其具有挑战性。为了解决这些问题，我们介绍了一种新的模型，以学习视频表示，该模型将视频压缩为一小部分离散令牌。这个令牌仪会及时使用因果关注，这使其可以与可变长度视频一起使用。为了从文本生成视频令牌，我们使用的是在预先计算的文本令牌上进行的双向蒙版变压器。随后对生成的视频令牌进行了解密以创建实际的视频。为了解决数据问题，我们演示了大量图像文本对的联合培训以及少量的视频文本示例如何导致概括超出视频数据集中的可用内容。与以前的视频生成方法相比，Phanaki可以生成以一系列提示为条件的任意长视频（即时间变量文本或故事）在开放域中。据我们所知，这是第一次研究从开放域时间变量提示中生成视频的论文。此外，与每个框架基线相结合，所提出的视频编码器计算每个视频的代币较少，但会导致更好的时空一致性。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
Mac
消息身份验证代码或MAC是一个经过良好研究的加密原始原始词，用于对共享秘密密钥的两个当事方之间的通信进行身份验证。令牌化的Mac或TMAC是由Ben-David＆Sattath（QCrypt'17）介绍的相关密码原始的，它允许通过使用单使用量子签名令牌将有限的签名授权委派给第三方。这些令牌可以使用秘密键发出，以便每个令牌可用于在最多一个文档上签名。我们为基于BB84州的TMAC提供了基础结构。我们的构造可以忍受高达14％的噪声，使其成为第一个耐噪声的TMAC结构。我们结构所需的量子状态的简单性，结合其噪声的耐受性，使其几乎比以前的TMAC构造更可行。提出的TMAC对具有签名和验证词的副本（即，它类似于MAC的EUF-CMA安全性），这是不可生存的。
![arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\09167acb54f1a276e1d04e10d2db512eb682cbbc.webp)
arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日
基于声学和语言提示的语言模型（LM）方法，例如Vall-e，在零击音频产生的领域取得了显着的进步。但是，iS iSTing方法仍然存在一些局限性：1）由于音频和音素令牌之间有限的对齐约束，导致输出综合语音的重复，换位和遗漏； 2）使用自动化语言模型对综合语音进行细粒度控制的挑战； 3）由于基于AR的编码的性质，尤其是在贪婪策略下，无限的沉默产生。为了减轻这些问题，我们提出了Ella-V 1，这是一个简单但有效的基于LM的零击文本对语音（TTS）框架，可以在音素级别对合成音频进行细性的控制。ELLA-V的钥匙是声学和音素令牌的序列序列，在该序列中，音素令牌出现在相应的声音令牌之前。表现出的发现表明，我们的模型在准确性方面执行了VALL-E，并使用基于贪婪和采样的解码策略提供了更稳定的结果。Ella-V的代码将是开源的，以清理2。音频样本可在https://ereboas.github.io/ellav/上找到。
![arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\370629d7d9b2ce4b069c2351e653722e5336e9a3.webp)
arxiv：2503.00060v1 [cs.cv] 2025年2月27日
视觉变压器（VIT）在全球建模中脱颖而出，但由于其注意力机制的二次计算复杂性，在资源受限设备上面临部署挑战。为了解决这个问题，我们提出了语义意识的聚类视觉变压器（SAC-VIT），这是一种非著作范围，以提高VIT的计算效率。SAC-VIT分为两个阶段：早期出口（EE）和语义意识聚类（SAC）。在EE阶段，处理下采样的输入信息以提取全局语义信息并生成初始推理结果。如果这些结果不符合EE终止标准，则将这些信息聚集到目标和非目标令牌中。在SAC阶段，目标令牌被映射回原始图像，裁剪和嵌入。然后将这些目标令牌与从EE阶段重复使用的非目标令牌结合使用，并在每个集群中应用注意力机制。具有端到端优化的两阶段设计，可降低空间冗余，并实现计算效率，从而显着提高所有VIT性能。广泛的实验证明了SAC-VIT的功效，减少了DEIT的62％，并实现了1.98倍的吞吐量，而无需损害。