神经音频编解码器构成了基于语言模型（LM）的语音生成的基础构建块。通常，帧速率和音频质量之间存在权衡。这项研究介绍了低框架速率，语义增强的编解码器模型 ...

我们介绍了用介电或真空层填充的球形导电腔中电磁振荡的分析。该场分析给出，并通过数值确定谐振频率。更详细地处理了一个重要的特殊情况，即在其中心具有较小的介电球体的球形导腔 ...

（tts）（tts），我们使用从现成的神经音频编解码器模型派生的离散代码来训练神经编解码器语言模型（称为，vall-e），并将tts视为条件语言建模任务，而不是像之前的工作那样将tts视为连续信号回归。在预训练阶段 ...

近年来，通过将丰富的侧面信息与基于ID的协作信息整合在一起，致力于增强顺序推荐系统。这项研究特别着重于利用文本元数据（例如 ...

多模式生成的AI在学术界和行业中都受到了越来越多的关注。特别是，两个主要的技术系列是：i）多模式的大语言模型（MLLM），例如GPT-4V，它显示出多模式理解的令人印象深刻的能力； ii）诸如Sora之类的扩散模型表现出显着的多模式力量，尤其是在视觉产生方面。因此，出现了一个自然的问题：是否有可能同时拥有一个统一的模型来理解和产生？为了回答这个问题，在本文中，我们首先提供了MLLM和扩散模型的详细 ...

本文介绍了无线基础模型WirelessGpt，专门为无线通信和传感中的多任务学习而设计。具体而言，无线网利用大规模无线通道数据集进行无监督的预处理和提取通用通道表示，从而捕获了复杂的时空依赖性。实际上，这种任务不合时宜的设计使用统一的微调统一表示，将无线gitions无缝地适应了各种下游任务 ...

在这项工作中，我们为大型多模型（LMM）提出了一种极端的压缩技术。尽管先前的研究已探索了量化作为大型语言模型（LLMS）的有效训练后压缩方法，但多模型模型的低位压缩仍未得到探索。多模式模型中输入的冗余性质导致高度稀疏的注意矩阵 ...

大型视觉模型（VLMS）可实现文本和图像的联合处理。但是，包含视觉数据可显着扩大及时长度。随着注意力计算的二次复杂性，这会导致较长的预填充持续时间 ...