随着空前的快速发展，深度神经网络（DNN）几乎影响了几乎所有领域。但是，他们的大量计算成本和模型尺寸通常在现实部署中是不可接受的。模型量化是一种有效的轻巧技术，已成为整个部署管道中必不可少的程序 ...

对齐方式已成为教学调整的大型语言模型（LLM）成为有益助手的关键步骤。但是，对新兴中国LLM的一致性的有效评估仍然在很大程度上尚未探索。为了填补这一空白，我们引入了AlignBench，这是一种全面的多维基准，用于评估LLMS中文的一致性 ...

我们提出了FreeMorph，这是第一种用于图像变形的无调方法，该方法适合具有不同语义或布局的输入。与依靠预先训练的扩散模型且受时间限制和语义/布局差异的限制不同，FreeMorph会提供高保真的图像变形，而无需每类训练。尽管它们的效率和潜力，但由于多步降解过程的非线性性质和从预训练的扩散模型继承的偏见，因此无调的方法在保持高质量结果方面面临挑战 ...

Zellers等人（2018）的最新作品引入了常识性自然语言推断的新任务：鉴于“女人坐在钢琴上”这样的事件描述，一台机器必须选择最有可能的后续行动：“她将手指放在钥匙上。”随着伯特的引入，达到了近乎人类水平的表现 ...

性能预训练的模型的可用性导致了专门针对特定领域或任务的微调专家模型的扩散。模型摩尔方法旨在回收专家模型，以创建具有改进性能或概括的聚合系统。 Moerging方法的关键组成部分是创建路由器，该路由器决定用于特定输入或应用程序的专家模型 ...

RCT的许多应用都涉及多个治疗管理员的存在 - 从现场实验到在线广告 - 争夺受试者的注意力。面对竞争，估计因果效应变得困难，因为受试者看到治疗的位置会影响其反应，从而影响了治疗效果。在本文中，我们建立了一个游戏理论模型，他们希望通过竞争系统和实用程序功能在竞争的存在下估计因果影响，从而最大程度地估算估计误差 ...

视觉 Transformer （VIT）触发了计算机视觉的最新和重大突破。它们的有效设计主要由计算复杂性的间接度量指导，即 ...

乘车聚合器平台的扩散通过增加订单量和总商品价值（GMV）为乘车服务提供商带来了重要的增长机会。在大多数乘车汇总平台上，提供较低票价的服务提供商在上市中排名更高，因此，乘客更有可能选择。这种有竞争力的排名机制为服务提供商提供了强烈的动力，即采用优惠券策略，以降低价格以确保更多订单，因为订单量直接影响了其长期可行性和可持续性 ...