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密钥形式：通过关键令牌选择减少KV缓存
本文介绍了一种创新的推理时间方法“密钥形式”，以减轻与KV高速缓存大小相关的挑战。密钥形式利用了以下观察结果，即生成推断中大约90％的注意力重点集中在特定的令牌子集上，称为“键”代币。密钥形式仅通过使用新颖的分数函数识别这些关键令牌来保留KV缓存中的密钥令牌。这种方法降低了KV缓存大小和内存带宽的使用情况，而不会损害模型精度。我们在三个基础模型中评估了KeyFormer的性能：使用各种位置嵌入算法的GPT-J，Cerebras-GPT和MPT。我们的评估使用各种任务，重点是摘要和涉及扩展上下文的对话任务。我们表明，密钥形式可将推理潜伏期降低2.1倍，并将令牌生成吞吐量提高2.4倍，同时保持模型的准确性。
使用多...
深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
基于属性的阈值发行匿名代币及其应用于Sybil抗性的自我主张身份
摘要。自我主张身份（SSI）系统使用户在访问数字和真实世界资源时（很大程度上）建立并验证其身份，以作为以用户为中心的身份管理的有希望的隐私保护SO。Maram等人的最新工作。提出了保护隐私的SYBIL分散的SSI Sys-Tem candid（IEEE S＆P 2021）。虽然这是一个重要的步骤，但显着的缺点破坏了其功效。其中最重要的两个是以下内容：首先在一个恶意发行人的情况下，无法实现的无链性破坏。第二，它引入了交互性，因为用户必须每次与发行人进行通信，以收集旨在用于与应用程序交互的情况。这是SSI的目标，其目的是使用户完全控制其身份。本文首先介绍了基于公开可验证的属性阈值匿名计数令牌（TACT）的概念。与局限于集中设置的最新方法（Benhamouda等，Asiacrypt 2023）不同，TACT在分布式信任环境中运行。伴随着正式的安全模型和可证明的安全插入，Tact引入了代币发行的新颖维度，我们认为这具有独立的利益。接下来，该纸张利用拟议的TACS方案来构建有效的SYBIL SSI系统。该系统支持各种功能，包括阈值发行，不可链接的多个人选择性披露以及提供恒定尺寸凭证的非交互性，不可转移的凭证。规定的结构得到了严格的安全定义和证明的支持。最后，我们的基准结果表明，与坦率的所有发行人相比，我们的建筑物的效率提高了效率，并降低了可以与所有发行人并行运行的一轮亲公司。
在定量旅游经济分析中，元式，无牙的代币和情感分析的潜在整合
摘要：随着元评估的出现，各国为创建旅游机会的数字努力引起了利用数字内容的可能性，这些数字内容与物理旅游经验一起可以产生进一步的收入并提高国家的声誉。不可杀死的代币（NFTS）是区块链技术的独特应用，在包括旅游在内的多个领域提供了一种启示技术。因此，本研究旨在探索克罗地亚和斯洛文尼亚的官方旅游网站，并分析当前的NFT在旅游经济学中的应用。该方法论明确关注情感分析，区块链和机器学习。该论文介绍了目前已经制定的各种应用程序，包括斯洛文尼亚的“我感觉NFT”项目。研究表明，在旅游经济中使用NFT和情感分析的主要收益是促进和呈现主要旅游目的地，展览，艺术品以及公司在代币，数字内容和纪念品中的产品。在旅游经济中采用情感分析和NFTS仍向实施公共定量数据指标的建议开放。因此，这项研究的科学贡献在运营建议和定义指标方面至关重要，以衡量这些方法论及其在旅游经济中的有效性。最重要的是，实际的贡献在于监视游客的流动，并突出他们随着时间的推移的增加以及时间序列旅游研究中新技术的重要意义。
lemevit：具有可学习的元代币的有效视觉变压器用于遥感图像解释
由于遥感中的空间冗余，含有丰富信息的稀疏令牌通常参与自我注意事项（SA），以减少计算中的总体令牌数量，从而避免VI-Sion变形金刚中的高计算成本问题。但是，这种方法通常通过手工制作或平行不友好的设计获得稀疏的令牌，从而提出了挑战，以在效率和性能之间达到更好的平衡。与它们不同，本文建议使用可学习的元代币来制定稀疏令牌，这些代币有效地学习了关键信息，同时提高了推理速度。从技术上讲，元代币首先是通过跨注意力从图像令牌初始初始化的。然后，我们提出双重交叉注意（DCA），以促进图像令牌和元代币之间的信息交换，在该图像令牌和元代币之间，它们在双分支结构中作为查询和钥匙（值）代币，可显着降低与自我注意相比的计算复杂性。通过在早期阶段使用DCA，具有密集的视觉令牌，我们获得了具有各种尺寸的层次结构Lemevit。分类和密集的词典任务的结果表明，Lemevit具有显着性1。7×加速，更少的参数和竞争性能，并且在效率和性能之间取得了更好的权衡。该代码在https://github.com/vitae-transformer/lemevit上发布。
ESMA75-223375936-6089 最终报告指南规定了针对发行人和寻求进入除资产参考代币和电子货币代币以外的加密资产交易的人员的系统维护和安全访问协议的联盟标准
11. 关于无需许可的 DLT 和其他类型的去中心化协议是否应属于“网络和信息系统”这一术语的范围，ESMA 认为指南已经足够明确：无需许可的 DLT 和去中心化协议不被视为本指南所指的网络和信息系统，因为它们不会直接受发行人或寻求交易许可的人的控制，也不会受到与第三方提供商的合同安排的约束。因此，ESMA 不认为它们是授权中规定的术语所指的“系统”。此外，指南 1 强调了采取比例方法的必要性。将无需许可的 DLT 纳入本指南中“系统”的含义将给发行人或寻求交易许可的人带来负担，这种负担与他们在加密生态系统中的角色不成比例（并引发了他们是否能够遵守指南的疑问）。
生成AI 101基础知识简介
• Basic units of text/code LLM uses to process or generate language • Can be characters, words, subwords, segments of text or code • Tokens generally = ~4 characters of text for common English • ¾ of a word – 100 tokens ~= 75 words • GPT models process text using tokens • Common sequences of characters found in text • Understands the statistical relationships between these tokens • Used to predict next token in a sequence of tokens
根据第9条的登记用户手册
2.1.1 Creating a user account ..................................................................................................... 7 2.1.2 Confirmation email and activation link ......................................................................... 10 2.1.3 Logging into CEREMP - using tokens ............................................................................. 11 2.1.4 Logging out of CEREMP ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
电池技术拖延智能手机创新...
响应延迟预填充解码苹果（测试1）1秒14.57令牌/9.0令牌/秒苹果（测试2）3秒5.7代币/秒7.8令牌/秒苹果（测试3）1 sec 15.1 sec 15.1 sec/sec 6.9 6.9 sec/sec apple（测试4）apple（测试4）Sec/sec/sec/sec/sec/sec sec 5.2 token/sec 6.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec s sec 5.2令牌/秒三星（测试2）8秒5.3代币/秒5.8令牌/秒三星（测试3）10秒5.4代币/秒5.6代币/秒三星（测试4）10 sec 5.6 sec/sec 4.7 sec 4.7 sec