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编码器论文前沿信息_免费ai智能写论文一键生成(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：2024-11-29

编码器论文

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

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。

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。

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。

「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#

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

#大模型日报# ai前沿动态【揭示预训练在直接语音翻译中的作用】链接：论文概述：本文分析和比较了具有和不具有编码器预训练的直接语音到文本翻译系统的训练动态。没有预训练时，模型在进行预测时难以合并编码器输出，可能是因为编码器需要更多的更新来提取良好的表示。一旦编码器提取了有价值的表示，模型已经收敛到语言建模，因此难以利用编码器信息。对Transformer的修改强制从头开始的模型在整个训练过程中使用源信息，达到与预训练相当的效果。