XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdiffusion
开发具有重大道路梯度变化的电动公交驾驶周期：香港的案例研究
尽管绿色供应链管理策略（GSCM）在企业的发展中起着重要作用，但如何取得胜利仍然存在不确定性 - 在GSCMS扩散过程中Envi Ronmental和财务绩效之间的胜利（例如，准备阶段和发展阶段和开发阶段）。因此，这项研究首先检查了GSCM对不同扩散阶段中公司利润的影响是否有所不同。然后，我们测试了绿色计划的调节作用（即，内部绿色认证，与供应商的绿色合作改善，与政府的绿色恢复以及与客户一起改善的绿色恢复），运营过程和业务策略对GSCMS在扩散过程中的有效性。基于19年的140个事件样本（即2001 - 2018年），这项研究发现，在GSCMS准备阶段，公司的财务收益下降，然后在开发阶段增加。两项绿色计划（即与政府与政府的绿色恢复以及与供应商的绿色合作），分化策略和过程标准化，对GSCM在准备阶段的扩散有积极影响。因此，明智地使用适当的绿色计划，运营过程和业务策略可以在短期内减轻GSCM的阴暗面并取得胜利 - 从长远来看，环境和财务绩效之间的胜利。这些发现丰富了绿色供应链文献和扩散理论，并为企业采用环境管理策略并为政府提供一些指导方针提供了实践意义，以制定环境管理政策。
新技术的扩散
我们感谢应用机器学习网络研讨会，亚特兰大美联储，奥本大学，巴布森学院，国际定居银行，巴鲁克学院，Bocconi大学，Bocconi大学，CKGSB，CKGSB，哥伦比亚大学，法国大学，Dartmouth大学，达特茅斯大学，杜克大学，杜克大学，达勒姆大学，达勒姆大学，伦敦伦敦伦敦伦敦大学，康德大学，康德大学，康德大学。经济学，密歇根州立大学，西北大学，诺瓦商学院，纽约大学，俄亥俄州立大学，澳大利亚皇家银行，斯坦福大学，斯坦福大学，图卢兹信息技术网络，不列颠哥伦比亚省，加利福尼亚大学圣地亚哥大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学，圣塔芭芭拉大学和芝加哥大学，芝加哥大学，马里兰大学，密歇根大学，密歇根大学，密歇根大学加利福尼亚州，德克萨斯大学，华盛顿大学，耶西瓦大学和2021年NBER夏季研究所，2021年秋季NBER EFG会议以及2022年经济动态学会和2024年美国经济学协会年度会议，以获取有用的评论。特别感谢Lisa Kahn共享数据，BLEDI任务对BGT数据查询，Gaétande Rassenfosse，Shane Greenstein，Ben Jones和Chad Syverson进行了良好的讨论，以及Peter Donets，William Hartog，William Hartog和Jared Simpson提供了出色的研究帮助。我们感谢Scarlett Chen，Nick Short，Corinne Stephenson和Michael Webb在概念化和研究该项目的早期版本方面的帮助。所有错误和遗漏都是我们自己的。这项研究的资金由哈佛商学院，新经济思维研究所，考夫曼基金会，斯隆基金会，图卢兹信息技术网络和惠勒学院提供。Bloom和Lerner已获得有关风险投资基金，风险投资集团和政府的风险投资主题的机构投资者的建议。本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映了圣路易斯联邦储备银行，美联储系统或国家经济研究局的观点。
扩散模型的低维适应
本文研究了分解生成模型如何利用（未知）低维结构来加速采样。着眼于两个主流采样器 - denoing Di ti timion隐式模型（DDIM）和denoing Di ti usion概率模型（DDPM） - 并进行准确的分数估计值，我们假设他们的迭代复杂性不超过某些二号差异的距离（最高限度），而K/ε（最高限度）是二的差异，是ε的依赖性，是ε的依赖性，ε是ε的范围。 分配。我们的结果适用于广泛的目标分布家庭，而无需平滑度或对数洞穴假设。此外，我们开发了一个下限，这表明Ho等人引入的系数的（几乎）必需。（2020）和Song等。（2020）在促进低维适应性方面。我们的发现提供了第一个严格的证据，证明了DDIM型采样器对单个低维结构的适应性，并改善了有关总DDPM关于总变化收敛性的最先进的DDPM理论。
同时的统一离散扩散...
最近开发的离散扩散模型在文本到图像任务中表现出色，显示出处理多形式信号的巨大希望。在这项工作中，我们利用这些特征，并提出一个可以使用单个模型，基于文本的，基于图像的，甚至具有远见性的同时生成的统一的模型模型，该模型可以执行“模态翻译”和“多模式生成”任务。具体而言，我们通过提出一个统一的过渡矩阵来统一多模式信号的离散扩散过程。此外，我们设计了一个具有融合嵌入层和统一的目标函数的相互注意模块，以强调模式间链接，这对于多模式生成至关重要。广泛的实验表明，我们提出的方法可以与各种一代任务中的最新解决方案相当地执行。
大语言扩散模型
自回旋模型（武器）被广泛地成为大型语言模型（LLMS）的基石。我们通过介绍LLADA挑战了这一概念，这是一种扩散模型，该模型在训练和监督的细调（SFT）范式下从头开始训练。llada通过向前数据掩盖过程和反向过程进行分散模型，该过程由香草变压器参数列出以预测掩盖的令牌。通过操作可能性结合的可能性，它为概率引发提供了一种限制的生成方法。在广泛的基准测试中，Llada表现出强大的可伸缩性，表现优于我们的自我建造的手臂基线。明显地，LLADA 8B具有强大的LLM，例如LLAMA3 8B在秘密学习中，并且在SFT之后，在诸如多转变型号之类的案例研究中表现出令人印象深刻的跟随能力。此外，Llada解决了诅咒，在逆转诗的完成任务中超过了GPT-4O。我们的发现将扩散模型建立为武器的可行且有前途的替代方案，挑战了上面讨论的关键LLM功能固有地与武器相关的假设。项目页面和代码：https：//ml-gsai.github.io/llada-demo/。
扩散模型的行为克隆
模仿学习通过观察专家的演示而无需访问环境奖励信号来解决学习的挑战。大多数现有的模仿学习方法不需要与环境进行交互，要么将专家分布建模为条件概率p（a | s）（e。g。，行为克隆，BC）或关节概率P（s，a）。尽管简单地用BC对条件概率进行建模，但它通常在概括方面挣扎。在建模关节概率可以提高概括性能时，推理过程通常是耗时的，并且模型可能会遭受过度拟合的歧视。这项工作提出了一个模仿学习框架，该框架从建模专家分布的条件和联合概率中受益。我们提出的扩散模型启动行为克隆（DBC）采用了一种扩散模型，该模型训练了建模专家行为，并学习了一项政策，以优化BC丢失（条件）和我们提出的扩散模型损失（关节）。DBC在导航，机器人臂操纵，灵活的操纵和运动中的各种连续控制任务中的表现优于基准。我们设计了其他实验，以验证对条件概率或专家分布的关节概率建模的局限性，并比较不同的生成模型。消融研究证明了我们的设计选择的有效性。
