XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒸馏的
参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
印度河：...
对General域Corpora培训的大型语言模型（LLM S）在自然语言处理（NLP）任务上表现出了显着的要求。然而，以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激，我们开发了一套全面的LLM S套件，该套件是针对地球科学，生物学，物理学，地球物理学，行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的，并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括：（1）使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务，（2）基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型，以解决信息检索和（3）使用知识蒸馏的较小型号的较小版本，这些型号的较小版本，这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集，气候 - 变化NER（实体识别），
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
MV – MR：自我...
摘要：我们提出了一种基于多视图和多代表（MV – MR）的自我监督学习和知识蒸馏的新方法。MV-MR是基于从增强和非增强视图中可学习的嵌入之间依赖性的最大化，从增强视图中可学习的嵌入与从非杰出视图中的多个非可学习的表示之间最大化依赖性。我们表明，所提出的方法可用于有效的自我监督分类和模型不合时宜的知识蒸馏。与其他自我监督技术不同，我们的方法不使用任何对比度学习，聚类或停止梯度。MV – MR是一个通用框架，允许通过将图像多代表作为正规化器的图像使用，将约束纳入学习嵌入。所提出的方法用于知识蒸馏。MV – MR在线性评估设置中提供了STL10和CIFAR20数据集的最先进的自我监督性能。我们表明，使用基于剪辑模型的拟议知识蒸馏预测的低复杂性RESNET50模型可实现STL10和CIFAR100数据集的最新性能。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。
魔术状态蒸馏和量子化学量子算法中的栅极汇编
用于量子化学的量子算法绘制分子中电子的动力学与耦合自旋系统的动力学。为了达到有趣分子的化学准确性，必须应用大量的量子门，这意味着需要进行量子误差校正和易于断层的量子计算。可以通过门编译的一组易于故障的通用操作来构建任意耐断层操作。量子化学算法是通过使用猪排公式分解耦合自旋系统的动力学来编译的，并使用Cli效法操作和单值旋转合成分解的动力学，并通过最终近似于单质量旋转的单个质量旋转序列，并通过单位固定器单位单位单位Qubit Bit Bit Bit Bit Bit Bit Bite。某些容忍故障的门取决于被称为魔术状态的特定单量状状态的制备。结果，门汇编和魔术状态蒸馏对于解决量子计算机上的量子化学问题至关重要。我们回顾了最近的进展，这已经提高了通过数量级来提高栅极汇编和魔术状态蒸馏的效率。
可再生能源驱动的海水淡化：小容量系统的新趋势和未来前景
摘要：本文回顾并评估了标称脱盐能力范围为 3-1000 立方米/天的可再生能源驱动的海水淡化 (REDES) 小容量系统的新趋势和未来前景。为了评估当前的研究和开发活动，本文进行了全面的文献综述。正在开发的两种离网 REDES 技术在不久的将来具有良好的商业前景。首先，与海水淡化直接耦合的波浪能转换器。其次，与反渗透 (RO) 脱盐和/或零液体排放水处理相结合的带有生物燃料备用电源的太阳能微型燃气轮机。这些系统以及成熟的 REDES 工厂（即 PV/RO 和风力涡轮机/RO）都将受益于 RO 工艺本身即将取得的能源效率进步。闭路反渗透脱盐 (CCRO TM ) 概念可能是增强可再生能源驱动的反渗透脱盐的关键配置。此外，还强调了可变功耗海水反渗透海水淡化的创新机会。另一方面，我们的结论强调了开发基于太阳能膜蒸馏的新型便携式 REDES 系统的机会，该系统使用 SOLATOM 制造的便携式线性菲涅尔聚光器。此外，便携式系统的概念可以促进微生物海水淡化电池与太阳能光伏能源和潮汐驱动的反渗透相结合的商业发展。
un-weyl-ing the clifford层次结构
Gottesman and Chuang（1999）引入的量子组合的传送模型激发了Clif-Ford层次结构的发展。尽管具有量子计算的内在价值，但与该模型密切相关的魔术状态蒸馏的广泛使用强调了理解层次结构的重要性。除了诊断单位的情况外，人们对该等级结构的结构有限有限（Cui等，2017； Rengaswamy等人。2019）。我们通过Weyl（即Pauli）在这些级别上扩展了层次结构的第二和第三层的结构，第一个级别是无处不在的Pauli组。尤其是我们对Pauli Group上标准的操作的支持。自从第三级统一的保利会产生Trace-Lise Hermitian Cli效应以来，我们也表征了他们的Pauli支持。半单位单位在电视模型中节省了Ancilla，我们通过同骨转移探索他们的Pauli支持。最后，我们证明，直到通过clif-ford乘法，每个第三级统一通勤至少都使用一个Pauli矩阵。这可以无力地使用，以表明，直到通过cli的繁殖，每个第三级统一都在保利组的最大交换亚组上进行。另外，可以看出，后者意味着Beigi和Shor（2010）证明的广义半乳房构想。我们讨论了量子误差校正和高空产品设计中的潜在应用。