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11-30 17:42
📄 论文总结
基于上下文感知的扩展定律预测任务性能 / Predicting Task Performance with Context-aware Scaling Laws
1️⃣ 一句话总结
这项研究提出了一个结合训练计算量和上下文信息来预测大语言模型下游任务表现的新框架,解决了传统扩展定律无法准确评估实际应用效果的局限性。
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基于上下文感知的扩展定律预测任务性能 / Predicting Task Performance with Context-aware Scaling Laws
这项研究提出了一个结合训练计算量和上下文信息来预测大语言模型下游任务表现的新框架,解决了传统扩展定律无法准确评估实际应用效果的局限性。
用于生成长视频的上下文混合方法 / Mixture of Contexts for Long Video Generation
本文提出了一种名为‘上下文混合’的新型注意力机制,通过让模型动态选择并关注视频中最关键的历史片段,解决了长视频生成中因计算量过大导致的内容记忆和一致性难题,从而能够高效生成长达数分钟且内容连贯的视频。