End-to-End Multi-Task Learning with Attention 
我们提出了一种新颖的多任务学习体系结构，可以学习特定于任务的功能级别的关注。我们的设计是多任务注意网络（MTAN），由一个包含全局功能池的单个共享网络以及每个任务的软性注意模块组成。这些模块可以从全局功能中学习特定于任务的功能，同时允许在不同任务中共享功能 ...
0 0 0 2025/05/12 arXiv:1803.10704v2 zcr10086
Building Vision Models upon Heat Conduction 
学习鲁棒且富有表现力的视觉表示的一个基本问题在于有效地估计整个图像中视觉语义的空间关系。在这项研究中，我们提出了 vHeat，一种新颖的视觉骨干模型，它同时实现了高计算效率和全局感受野。受热传导物理原理的启发，其基本思想是将图像块概念化为热源，并将其相关性的计算建模为热能的扩散 ...
0 0 0 2025/05/12 arXiv:2405.16555v2 ttt
Tulu 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training 
语言模型后训练用于改进行为并解锁各种最新语言模型的新技能，但应用这些技术的开放方法落后于专有技术。底层训练数据和训练后的配方既是难题中最重要的部分，也是透明度最低的部分。为了弥补这一差距，我们推出了 TÜLU 3，这是一系列完全开放的、最先进的训练后模型及其数据、代码和训练方法，可作为现代训练后技术的综合指南 ...
0 0 0 2025/05/12 arXiv:2411.15124v5 xujiu
High-Speed and Impact Resilient Teleoperation of Humanoid Robots 
长期以来，人形机器人的远程处理一直是一个具有挑战性的领域，需要在硬件和软件中取得进步，以实现无缝和直观的控制。本文提出了一个基于多个元素的集成解决方案：无校准运动捕获和重新定位，低延迟快速全身运动流动工具箱和高带宽的循环循环驱动器。我们的运动重新定位方法是因为它的简单性而脱颖而出，只需要7个IMU才能为机器人生成全身参考 ...
0 0 0 2025/05/12 arXiv:2409.04639v1 sfy666
Toward Transparent AI: A Survey on Interpreting the Inner Structures of Deep Neural Networks 
机器学习的最后一个十年的规模和能力急剧增加。深度神经网络（DNN）越来越多地部署在现实世界中。但是，它们很难分析，引起人们对使用它们的担忧，而无需严格了解它们的功能 ...
0 0 0 2025/05/12 arXiv:2207.13243v6 szbbob
NACL: A General and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time 
llm（llm）引发了人工智能应用的创新浪潮，标志着一个配备扩展上下文窗口的令人兴奋的可能性的新时代。然而，托管这些模型的成本高昂，主要是因为涉及长上下文建模的kv缓存会消耗大量内存。尽管有几项工作建议从kv缓存中驱逐不必要的 Token ，但大多数工作都依赖于累积注意力分数的有偏差的本地统计数据，并使用不令人信服的指标（例如对不充分的短文本评估的困惑度）报告性能... ...
0 0 0 2025/05/11 arXiv:2408.03675v2 elroy
Deep contextualized word representations 
（（1）（1），（2）（2）... ...
0 0 0 2025/05/11 arXiv:1802.05365v2 pdssunny
HIP Network: Historical Information Passing Network for Extrapolation Reasoning on Temporal Knowledge Graph 
近年来，时间知识图（TKG）推理受到了极大的关注。大多数现有方法都假定所有时间戳和相应的图表都可以在培训期间可用，这使得很难预测未来的事件。为了解决这个问题，最近的作品学会根据历史信息来推断未来的事件 ...
0 0 0 2025/05/11 arXiv:2402.12074v1 xiaobai

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