XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System令牌
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
fit：扩散模型的灵活视觉变压器
这些序列达到了最大令牌长度𝐿！“＃使用填充令牌。在这里我们设置𝐿！“＃= 256匹配DIT的固定令牌长度。与潜在令牌相同，我们还将位置嵌入到最大长度上以进行填料。
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
用于定位的公共通道中的多代币流通......
借助无人机技术的小型化和成本降低，可以实现由多架小型无人机组成的系统，而不是仅使用一架大型无人机。虽然多无人机系统在许多应用领域可以更高效地运行，但它也存在一些局限性。通信是这些系统最重要的限制之一，而飞行自组织网络（FANET）是在没有预装基础设施的情况下有效的解决方案。在 FANET 中，无人机需要知道彼此的位置信息以确保无碰撞协调。因此，无人机之间共享位置信息在 FANET 中发挥着重要作用。基于令牌的方法是用于位置信息共享的重要方法之一。在这种方法中，包含无人机坐标的令牌在无人机之间流通。因此，无人机通过流通的令牌知道彼此的位置。然而，尤其是在无人机群中，令牌的流通需要更长的时间，并且可能导致更高的错误率。使用多个令牌可以减少多无人机系统中的平均流通时间和位置信息错误率。在现有的多令牌研究中，假设每个令牌使用单独的通信通道来解决令牌碰撞问题。本文提出了一种新的基于多令牌的多无人机系统位置信息共享系统。在这个系统中，虽然只有一个公共通道用于令牌流通，但另一个通道用于控制数据包，以最大限度地减少令牌碰撞
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
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。
2025-前10个网络安全威胁
凭证和令牌盗窃涉及网络犯罪分子窃取用户身份验证信息，例如密码，令牌，会话cookie或多因素身份验证（MFA）代码，以获得对系统和帐户的未经授权访问。尽管MFA广泛采用，但攻击者还是开发了复杂的技术来窃取会话令牌和旁路身份验证机制。例如，他们可以采用恶意软件或网络钓鱼策略从用户的设备捕获令牌，从而允许长时间的未经授权的访问而无需触发安全警报。