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World File Search System蒸馏
对更可持续和节能的蒸馏过程的最新进展和未来观点
内部。由于蒸馏依赖于沸点差异，因此需要将液体沸腾以实现分离，这可能需要大量能量。通常在过程本身内从过程中回收蒸馏所需的很大一部分的热量，例如，从反应堆流出物（通常在升高的温度下运行以加快反应）或从蒸馏柱流出物。需要通过外部加热来提供RE MEARDER。行业总体能源需求的约30％是用于耕作作业，而分离能源的90-95％（Oak Ridge National Laboratory，2005年）。在2017年，一项研究发现，美国四分之三的主要能源仍然来自化石燃料资源（美国国家科学学院，工程和医学学院，2019年）。因此，蒸馏中能量使用的任何降低都将直接有助于减少化石燃料的使用，从而减少全球变暖的减少。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
广东先导稀材股份有限公司
Jun 13, 2024 — 功能材料事业部拥有先进的火法和湿法冶金工艺,采用侧吹炉工. 艺、真空蒸馏工艺、以及溶剂萃取、离子交换、电解等先进工艺,回收. 和精炼各种含稀散金属固体、浆料和溶液。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
铁酸铁光热材料可有效水蒸馏
缓解气候变化将需要对可再生能源的大量投资。此外，气候变化将影响未来的可再生能源供应，从而影响电力部门的投资要求。我们使用全球综合评估模型研究了气候对可再生投资的可再生行业投资的影响。我们专注于拉丁美洲和加勒比海地区，这是一个研究不足的地区，但由于其在国际气候缓解和气候变化的脆弱性中的重要作用而引起了人们的关注。我们发现，对于一个财务基础设施疲软的地区，考虑到可再生能源的气候影响会导致额外的投资（在拉丁美洲国家 /地区的2100美元到2100美元）。我们还证明，对气候的影响仅对水力发电的影响（以前的研究的主要重点）显着低估了累积投资，尤其是在间歇性可再生能源的部署的情况下。我们的研究强调了气候对可再生能源的全面分析以改善能源计划的重要性。
知识蒸馏以进行电子商务有效有效的相关性搜索
摘要确保用户查询和产品之间的文本相关性对于电子商务搜索引擎至关重要，以增强用户体验并促进寻找所需的产品。由于深度学习模型在语义理解中的功能，它们已成为相关匹配任务的主要选择。在实时电子商务方案中，由于其效率而通常使用基于表示的模型。另一方面，基于互动的模型虽然提供了更好的有效性，但通常既耗时又挑战在线部署。大语言模型（LLM）的出现标志着相关性搜索的显着进步，在应用于电子商务领域时呈现价值和复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，将基于高效相互作用的LLM提炼成基于低潜伏期的体系结构（即学生模型）。为了进一步提高LLM的有效性，我们建议使用柔软的人类标签和项目属性。我们的学生模型经过培训，以模仿相关文档与从LLM输出的不太相关产品之间的余量。实验结果表明，我们的模型可以改善相关性和参与度指标。与生产系统相比，我们的模型将NDCG@5提高了1.30％，单击的会话数量增加了0.214％。
适应不忘记的适应：视觉模型中的双重教师的蒸馏
摘要。多模式模型（例如剪辑）具有显着的零拍传输功能，使其在不断学习任务方面非常有效。然而，这种优势因灾难性遗忘而严重损害了这一优势，这破坏了这些模型的宝贵零击学习。现有方法主要集中于保存零拍的功能，但在完全利用多模式模型中固有的丰富模态信息方面通常不足。在本文中，我们提出了一种策略，以增强零射击转移能力和对新数据分布的适应性。我们引入了一种新型的基于图的多模式接近蒸馏方法，该方法保留了视觉和文本方式的内部和模式间信息。通过样本重新加权机制进一步增强了这种方法，并动态调整教师对每个样本的影响。实验结果证明了对现有方法的有很大改善，这说明了所提出的方法在持续学习领域的有效性。代码可在github.com/myz--ah/awoforget上找到。
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
在一般量子资源理论中对一次性蒸馏进行基准测试
我们研究一般量子资源的一次性提炼，提供该任务中可实现的最大保真度的统一定量描述，并揭示广泛资源类别之间的相似性。我们建立了适用于所有凸资源理论的资源提炼的基本定量和定性限制。我们表明，每个凸量子资源理论都承认纯粹的最大资源状态的有意义的概念，该概念最大化了几个操作相关性的单调并在提炼中得到使用。我们赋予广义鲁棒性度量以操作意义，作为在许多资源类别中提炼此类最大状态的性能的精确量化器，包括二分和多分纠缠、多级相干性以及整个仿射资源理论家族，其中包括不对称、相干性和热力学等重要示例。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。