所有人都可以大规模预训练MAE – 16倍加速!
本文提出了一种基于原型驱动的课程学习框架,用于改进掩码图像建模(MIM)的训练过程。在同样的训练时间下,该方法比标准 MAE 训练快16倍学会 NN 任务的视觉表示。
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文章介绍了极视角科技的内容合作和市场合作渠道,包括内容发布的合作伙伴需求、算法开发与应用、大模型比赛及培训等合作机会,并详细描述了如何对接这些合作机会。
MMLab提出一个新基准测试框架MME-CoT,用于全面评估大型多模态模型在视觉推理任务中的链式思考
型语言模型在后训练量化时面临的激活量化挑战,发现GLU激活中的“激活尖峰”会导致显著的量化误差。为此
utoencoder,以加速高分辨率扩散模型
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