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2025-05-09 talkingdev

[论文推荐]基于离线数据的Actor-Critic学习算法实现近最优样本效率

强化学习领域取得重要突破,研究人员开发出一种新型actor-critic算法,通过结合离线数据和针对性探索,在混合强化学习场景中实现了接近最优的样本效率。该研究解决了长期困扰强化学习领域的核心挑战——如何在有限的实...

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2025-01-23 talkingdev

TREAD:无需修改架构的扩散模型高效训练新方法

近日,一项名为TREAD(Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training)的新技术引起了广泛关注。该技术通过创新的Token Routing机制,显著提升了扩散模型(Diffusion Models)的样本效率,...

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2024-02-01 talkingdev

论文:苹果应用“Up captioning”技术,加快预训练收敛速度

苹果公司在人工智能系统中应用“Up captioning”技术来提高训练时的标签质量。该公司将此技术应用于预训练中,通过将C4重述为问题/答案对、指令等,加快了模型的收敛速度10倍,使模型的样本效率显著提高。但这也会增加...

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2024-01-31 talkingdev

基于Transformer的大词汇量3D扩散模型

3D对象生成的一个关键挑战是可以创建的物品的多样性。本研究使用修改后的架构来提高样本效率,并将系统扩展到可以处理每个3D类别中更大的对象集。

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