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神経情報処理システムに関する国際会議 NeurIPS
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DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
グローバル特徴とローカル特徴を共同で調整することにより、敵対的サンプルをターゲット特徴分布に効果的に誘導し、転送可能性を高めることができます。
新しい原理ベースの識別制約最適化フレームワークは、難易度バイアスとトレーニングの不安定性を回避します。
InstanceAssemble は、マルチモーダル条件下で高品質かつ制御可能な画像生成を可能にします。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
Tongyi Qianwen チームは、標準的なソフトマックス注意におけるゲーティング メカニズムの役割を体系的に研究しました。
DexFlyWheel は、アジャイル操作のためのスケーラブルで自己改善的なデータ生成パラダイムです。
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
グローバル特徴とローカル特徴を共同で調整することにより、敵対的サンプルをターゲット特徴分布に効果的に誘導し、転送可能性を高めることができます。
新しい原理ベースの識別制約最適化フレームワークは、難易度バイアスとトレーニングの不安定性を回避します。
InstanceAssemble は、マルチモーダル条件下で高品質かつ制御可能な画像生成を可能にします。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
Tongyi Qianwen チームは、標準的なソフトマックス注意におけるゲーティング メカニズムの役割を体系的に研究しました。