本文介绍了扩散schrödinger桥（DSB）的新理论简化，该简化促进了其与基于得分的生成模型（SGM）的统一，从而解决了复杂数据生成中DSB的局限性，并实现了更快的收敛性和增强性能。通过使用SGM作为DSB的初始解决方案，我们的方法利用了这两个框架的优势，确保了更有效的培训过程并提高了SGM的性能。我们还提出了一种重新聚集技术，尽管理论上的近似值，但实际上可以提高网络的拟合功能 ...

大型预训练的语言模型（PLM）的标准微调需要更新数亿美元到数十亿个参数，并为每项任务存储大量的PLM权重副本，从而增加存储，共享和服务成本的增加型号。为了解决这个问题，引入了参数有效的微调（PEFT）技术，其中将小型训练组件注入PLM中并在微调过程中进行更新。我们将ADAMIX作为一种通用的PEFT方法，它调整了适应模块的混合物（给定基本的PEFT方法）在每个 Transformer 层中引入了基 ...

语言代理最近已用于模拟推荐系统的人类行为和用户项目互动。但是，当前的语言代理模拟不了解用户与项目之间的关系，导致用户配置文件不正确和建议。在这项工作中，我们探讨了知识图（kgs）的实用性，这些效用包含用户和项目之间的广泛可靠关系，以供推荐 ...

由大型语言模型提供动力的代理商表现出了显着的推理和执行能力，吸引了研究人员在推荐域中探索其潜力。先前的研究主要集中于独立增强推荐代理或用户代理的功能，但并未考虑推荐代理和用户代理之间的互动和协作。为了解决这一差距，我们提出了一个名为Flow的新颖框架，该框架通过引入反馈循环来实现推荐代理与用户代理之间的协作 ...

人类容易出现认知扭曲 - 偏见的思维模式会导致对特定刺激的反应，尽管在非常不同的情况下。本文表明，先进的多模式大语言模型（MLLM）表现出类似的趋势。尽管这些模型旨在在安全机制下响应查询，但他们有时会在某些视觉刺激的存在下拒绝无害的查询，而无视其上下文的良性本质 ...

扩散模型的最新进展显示了顺序推荐（SR）中有希望的结果。但是，当前基于扩散的方法仍然表现出两个关键局限性。首先，它们隐式地对目标项目嵌入而不是离散目标项目本身的扩散过程进行了隐式建模，从而导致建议过程不一致 ...

代表实例分割方法主要用固定分辨率的掩码进行不同的对象实例，例如28*28网格 ...

我们推出了图像雕刻，这是一种通过结合 3D 几何和图形工具来编辑 2D 图像的新框架。这种方法与现有方法明显不同，现有方法仅限于二维空间，并且通常依赖于文本指令，导致模糊性和有限的控制。图像雕刻将 2D 对象转换为 3D，从而能够与其 3D 几何体直接交互 ...