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编码器论文前沿信息_一分钟看懂编码器(2024年12月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

编码器论文

深度聚类方法大揭秘：76篇顶会论文全解析 𐟌Ÿ深度学习在聚类领域取得了显著成就，吸引了越来越多的关注。为了帮助大家深入了解这一领域的发展脉络，我们整理了76篇顶会论文，涵盖了五大类深度聚类方法以及70多个算法模型。 𐟓–这些论文涉及生成式深度聚类、自编码式深度聚类、表示学习深度聚类、图神经网络深度聚类和深度嵌入聚类等多种方法。 𐟔具体来说，生成式深度聚类包括自编码器等模型，表示学习深度聚类则侧重于学习数据的低维表示，图神经网络深度聚类则利用图结构信息，而深度嵌入聚类则通过嵌入空间进行聚类。 𐟓Š这些论文不仅提供了丰富的理论分析，还附带了开源代码，方便大家进行深入研究和实验。通过阅读这些论文，你可以全面了解深度聚类的最新进展和前沿技术。

LLMs数学推理能力评估新进展 𐟎‰ Daily Paper 第 42 期来啦！快来看看这些精彩论文吧！𐟓– 𐟔 论文标题：Does your LLM truly unlearn? An embarrassingly simple approach to recover unlearned knowledge 摘要：这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在去学习过程中通过量化恢复遗忘知识的问题。𐟓š arXiv链接：2410.16454 𐟔 论文标题：The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure 摘要：这篇文章研究了稀疏自编码器（Sparse Autoencoders, SAE）在高维向量空间中发现的特征点云的结构，特别是这些特征在不同尺度上的几何和模块化特性。𐟌 arXiv链接：2410.19750 𐟔 论文标题：ReasonAgain: Using Extractable Symbolic Programs to Evaluate Mathematical Reasoning 摘要：这篇论文探讨了如何通过提取符号程序来评估大型语言模型（LLMs）的数学推理能力。𐟧rXiv链接：2410.19056 𐟒젨🙤𚛦Ž訍语仅供参考，欢迎大家交流讨论！明天中午 12:00，继续和我们一起读论文吧！𐟓š

MIT何凯明新作：自监督图像生成新范式论文标题：Self-conditioned Image Generation via Generating Representations 总结评价：这篇文章提出了一种名为RCG（Representation-Conditioned image Generation）的图像生成框架，其结构与latent diffusion模型有些相似。RCG利用预训练的自监督图像编码器形成的表征空间，通过先验知识在表征空间中进行图像生成。 - 研究背景：这篇文章探讨了自我条件化图像生成的问题，即利用自监督学习方法从无标注的数据中提取图像表示，并用它们作为条件来生成图像。这种方法旨在弥合有条件和无条件图像生成之间的性能差距，同时充分利用大量的无标注数据。 - 方法：RCG由三个主要组件组成：一个预训练的自监督图像编码器，一个表示生成器，和一个像素生成器。表示生成器使用一个全连接网络作为骨干，采用扩散模型的方法来建模和采样表示空间。像素生成器则使用一个并行解码的生成模型，根据给定的表示来合成图像像素。 - 贡献：这篇文章的主要贡献是提出了一种新颖的自我条件化图像生成方法，利用自监督表示作为条件来指导图像生成过程，而不需要任何人类注释。这种方法在无条件图像生成的性能上显著超越了现有的方法，甚至达到了或超过了有条件图像生成的水平，缩小了这两个任务之间的差距。此外，这种方法还可以无缝地集成分类器无监督的引导，进一步提升图像生成的质量。这种方法还具有通用性和可扩展性，可以与不同的图像生成模型结合使用，且计算成本较低。 - 数据集：这篇文章在ImageNet 256㗲56数据集上进行了评估，该数据集是图像生成的常用基准数据集，包含了1000个类别和130万张图像。 - 实验总结：这篇文章的实验结果表明，RCG在ImageNet 256㗲56上达到了3.31的FID和253.4的IS，这些结果不仅显著改善了无条件图像生成的最新水平，而且与当前领先的有条件图像生成方法相媲美。这些结果证明了RCG的有效性，也展示了Self-Conditioned图像生成的巨大潜力。

「Mistral公开Pixtral12B论文」被称为法国OpenAI的Mistral AI公司刚刚发布了Pixtral 12B的论文！ Pixtral 12B是该公司发布的一款12B开源多模态语言模型。它既能理解自然图像，也能理解文档，甚至可以分析一些复杂图像中的信息（图2）。它在各种多模态基准测试中超过了其他类似尺寸的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B），同时在体积小了7倍的情况下性能仍然优于Llama-3.2 90B（图3）。与其他开源模型不同的一点是，Pixtral也是同类产品中最先进的文本模型，没有因为在多模态任务中表现出色而损失自然语言性能。这样优秀的性能主要得益于它独特的架构： - 全新视觉编码器：Pixtral 使用从头开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。用户可以灵活处理图像中使用的tokens数量。也能在128K标记的长上下文窗口中处理任意数量的图像。（图4） - 多模态编码器：可以根据输入的文本和图像预测下一个token。（图5）此外，团队还提供了一个开源基准MM-MT-Bench（图6），可用来评估实际场景中的视觉语言模型，同时也附有相关的代码。感兴趣的朋友可以点开论文查看更多细节！论文：网页链接 Pixtral免费试用地址：网页链接

【每日大模型论文】Google Deepmind 提出新型自动编码方法 -VAE 在生成模型中，token 化将复杂数据简化为紧凑的结构化表示，从而创建一个更高效、可学习的空间。对于高维视觉数据，token 化可以减少冗余并强调关键特征，从而实现高质量的生成。目前的视觉 token 化方法依赖于传统的自动编码器框架，即编码器将数据压缩为潜在表示，解码器重建原始输入。在这项工作中，Google Deepmind 团队提供了一个新的视角，将去噪作为解码，从单步重建转向迭代完善。具体来说，他们用一个扩散过程来代替解码器，在编码器提供的潜像指导下，迭代细化噪声以恢复原始图像。他们通过评估重建（rFID）和生成质量（FID）来评估他们的方法，并将其与 SOTA 自动编码方法进行比较。 #知识分享# #大模型# #论文#

OneLLM：多模态理解的统一框架随着大型语言模型（LLMs）在学术界和工业界的流行，它们在语言理解和推理方面的潜力逐渐显现。研究者们开始探索将LLMs应用于多模态任务，如视觉-语言学习、音频和语音识别、视频理解等。然而，现有的多模态大型语言模型（MLLMs）严重依赖于特定于模态的编码器，这些编码器通常在架构上不同并且局限于常见的模态。过去的研究中，MLLMs的构建通常需要对每个模态使用特定的编码器和投影模块，而这些编码器往往在架构上互不相同，需要花费大量的努力来将它们统一到单一框架中。此外，能够提供可靠性能的预训练编码器通常仅限于常用的模态，比如图像、音频和视频，这限制了MLLMs扩展到更多模态的能力。本文提出了一个统一的编码框架，旨在解决两个关键挑战：如何构建一个统一且可扩展的编码器 𐟌 现有的LLMs无法适应除最常用的几种模态外的更多模态。因此，关键在于构建一个能够处理广泛模态的统一和可扩展的编码器。论文的方法是通过启发于其他研究，证明了预训练的encoder可能不是必需的；而一个预训练得当的transformer可作为一个全模态通用的encoder。如何进一步提升模型的多模态理解和指令服从能力 𐟚€ 通过构建OneLLM，一个集成了8种不同模态的MLLM，论文使用了统一的编码器和投影模块，以及提出极具创新性的通用投影模块（UPM）和动态路由策略，以递进的方式将更多模态对齐到LLM。论文中提出的大规模多模态指令数据集，包含了图像、音频、视频等在内的8种模态，为模型提供了强大的多模态理解、推理和指令遵循能力。 OneLLM通过其统一的多模态编码框架和渐进式对齐管道，在推理和利用方面展示了强大的多模态理解和处理能力，并成功地处理了扩展多模态LLMs的挑战。

8篇ACL论文分享：文本分类新进展 𐟓… 2022年9月7日 𐟓– 文本分类的新进展 𐟓Œ Evaluating Extreme Hierarchical Multi-label Classification (2022 ACL) 这篇论文探讨了样本可能属于多个层次标签且分布极不平衡的情况。在这种场景下，选择合适的指标至关重要。 𐟓Œ Improving Meta-learning for Low-resource Text Classification and Generation via Memory Imitation (2022 ACL) 这篇文章关注低资源场景下的文本分类和生成任务，提出了一种通过记忆模仿来缓解记忆过拟合问题的方法。 𐟓Œ Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification (2022 ACL) 这篇文章将层次结构引入文本编码器，采用对比学习的方法进行层次文本分类。 𐟓Œ KNN-Contrastive Learning for Out-of-Domain Intent Classification (2022 ACL) 这篇论文专注于跨域意图分类，通过KNN-对比学习的方法来处理不同域的文本。 𐟓Œ Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification (2022 ACL) 这篇文章利用特定任务的提示来改进文本分类，通过将知识融入提示和词汇化来实现。 𐟓Œ Label Semantic Aware Pre-training for Few-shot Text Classification (2022 ACL) 这篇论文关注小样本文本分类问题，提出了一种基于标签语义意识的预训练方法。 𐟓Œ Learn to Adapt for Generalized Zero-Shot Text Classification (2022 ACL) 这篇文章利用元学习框架来解决零样本文本分类问题，通过学习适应不同场景。 𐟓Œ Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification (2022 ACL) 这篇文章再次探讨了层次文本分类，通过对比学习的方法来处理层次结构。这些论文展示了文本分类领域的最新研究进展，涵盖了从低资源场景到跨域分类的各种挑战。

SAR3D：3D模型极速生成新方案 𐟌Ÿ 论文标题： SAR3D: 多尺度3D向量量化变分自编码器的自回归生成与理解 𐟌Ÿ arXiv链接： 2411.16856 𐟌Ÿ GitHub链接： cyw-3d/SAR3D 本文提出了一种名为SAR3D的框架，旨在通过多尺度3D向量量化变分自编码器（VQVAE）和自回归模型，实现3D对象的快速生成与深入理解。自回归模型在自然语言处理和2D内容生成中取得了显著成就，但在3D领域尚未得到充分探索。 SAR3D框架通过预测多尺度潜在空间中的下一个scale，而非单个token，显著提升了3D对象的生成速度，并保证了生成质量。此外，该框架还能够利用层次化的3D信息丰富的标记，对预训练的大型语言模型进行微调，使其能够理解和描述3D模型。实验结果表明，SAR3D在速度和质量上均超越了现有的3D生成方法，并能够为3D对象生成详细的描述。尽管SAR3D展现了卓越的性能，但目前仍依赖于两个独立的自回归模型，未来的工作将探索开发能够处理融合文本和3D信息的真正多模态模型，以进一步提升3D内容生成和理解的能力。

欢迎您预约观看期刊谷直播@所有人 [烟花]直播主题：《机电液工程学报（英文）》作者分享会直播时间：2024年10月22日（周二）19:00-20:30 报告嘉宾：张健东北林业副教授报告题目：电液伺服阀关键技术研究报告嘉宾：汤其富重庆理工大学副研究员报告题目：伺服控制系统中的关键部件——角度编码器报告嘉宾：谷少萌燕山大学讲师报告题目：面向并联机械臂的变增益自抗扰控制方法研究主持人：叶绍干厦门大学特任研究员「重庆理工大学超话」「科研」「涨知识」「机器人」「期刊」「智能」「学术」「交流」「论文」「研究生」原文链接如下:网页链接

GPT-3：自然语言处理的新纪元 𐟌 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是 OpenAI 团队在2020年推出的第三代 GPT 模型，目前是最大的自然语言处理模型之一。它使用了1750亿个参数来处理文本数据。以下是 GPT-3 论文的地址： GPT-3 的原理和架构 𐟏—️ GPT-3 采用了单向语言模型的训练方式，具体来说，它使用了一种称为自回归的方法。在生成文本序列时，模型会根据前面已经生成的文本来预测下一个词的概率分布，然后从该分布中随机选择一个词作为下一个生成的词。由于该模型基于 Transformer 架构，因此可以使用自注意力机制来捕捉文本序列中的长距离依赖关系，从而生成更准确的文本。 GPT-3 的架构主要由两部分组成：Transformer 编码器和解码器。 Transformer 编码器：GPT-3 使用了更多的 Transformer 编码器层（通常为96层或128层），每个编码器层由两个子层组成：多头自注意力子层和全连接前馈子层。这些编码器层用于对输入文本进行编码，以提取其特征表示。解码器：GPT-3 的解码器由一个 Transformer 解码器层和一个线性输出层组成。解码器层使用了多头自注意力子层和全连接前馈子层，用于根据前面已经生成的文本来预测下一个词的概率分布。线性输出层则将该概率分布转换为每个词的得分，以便从中选择下一个生成的词。 GPT-3 的改进和创新 𐟌Ÿ 相比前两代 GPT 模型，GPT-3 使用了更多的 Transformer 编码器层和更先进的训练技术，使得生成的文本更加流畅、自然和准确。此外，GPT-3 还引入了一些新的训练技术和算法，如零样本学习（zero-shot learning）和一次学习多个任务（multi-task learning）等，使得模型在多个自然语言处理任务上都取得了优异的表现。 GPT-3 的应用前景 𐟌ˆ GPT-3 在多个自然语言处理任务上都取得了优异的表现，如语言翻译、问答、文本摘要、情感分析等。同时，该模型还可以生成高质量的文章、新闻报道、诗歌等文本序列，具有广泛的应用前景。