机器之心
12%计算量就能媲美原模型,Adobe、罗切斯特大学等提出YOPO剪枝技术
近日,Adobe联合罗切斯特大学提出YOPO剪枝方案,有效减少了主流多模态大模型的计算开销,仅保留12%的计算量即可获得与原始模型同等的性能。
LLM破局泛化诊断难题,MSSP刊登北航PHM实验室健康管理大模型交叉研究
北航团队提出基于大语言模型的轴承故障诊断框架,有效解决了跨工况、小样本和跨对象等泛化诊断难题。该框架通过文本化处理振动数据并微调预训练模型提升了精准度与泛化性能。
刚刚,Ilya的Seq2Seq、Ian的GAN获NeurIPS时间检验奖
NeurIPS 2024年度时间检验奖颁给了两篇重要论文,一篇是Ian Goodfellow的生成对抗网络(GAN),另一篇是Ilya Sutskever的Seq2Seq。GAN在图像生成领域取得了重大突破,并对机器学习产生了深远影响。
遗憾不?原来百度2017年就研究过Scaling Law,连Anthropic CEO灵感都来自百度
机器之心报道
机器之心编辑部
原来早在 2017 年,百度就进行过 Scaling Law 的相关研