昆仑万维提出了两种新颖的 MusiCoT 采样配置。一个是双温度采样，选择温度值作为采样超参数对于提升语言模型性能至关重要，在音乐生成领域同样如此。MusiCoT 采用了双温度采样方法，即为语义 LM 配置了两组采样温度，一组用于采样展平 CLAP RVQ token，另一组用于采样音频 token。双温度采样的有效性得到了实验验证。
https://www.bilibili.com/video/BV1BJ41157PJ 英国政府于2025年1月13日宣布了“人工智能机遇行动计划”(AI Opportunities Action Plan),旨在将英国打造成人工智能超级大国。该计划包括一系列措施,如设立“人工智能增长区”、提升计算能力、创建国家数据库等。此外,英国政府还计划在未来10年内将公共算力提高20倍,...
并指定缓存路径model_name="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B"model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,cache_dir=cache_dir)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name,cache_dir=cache_dir)
The Binghamton University 3D Facial Expression Database (BU-3DFE) is a standard database for testing the performance of 3D facial analysis software tools. Here it is described how this database can be used to train and evaluate the performance of Deep-MVLM. The following approach can be adap...
https://www.bilibili.com/video/BV1BJ41157PJ DeepSeek是中国人工智能初创公司深度求索(DeepSeek)开发的一款高性能、低成本的AI模型。其最新发布的R1模型在性能上与OpenAI和Meta Platforms的最新产品相媲美,但训练成本仅为OpenAI GPT-4o模型的不到十分之一。这一突破引发了全球科技股的大幅下跌,特别是对英伟达等...
8. MVInpainter: Learning Multi-View Consistent Inpainting to Bridge 2D and 3D Editing 视图合成（NVS）和三维生成最近取得了显著的进步。然而，这些工作主要集中在限制的类别或合成的三维资产上，不鼓励应用于具有挑战性的野外场景，并且无法直接与二维合成结合使用。此外，这些方法在很大程度上依赖于相机姿态，限制...
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from modelscope.msdatasets import MsDataset from trl import GRPOConfig,GRPOTrainerSYSTEM_PROMPT = """ You need to answer in XML format, include <reasoning> and <answer>, respond in the following format: ...
昆仑万维提出了两种新颖的 MusiCoT 采样配置。一个是双温度采样,选择温度值作为采样超参数对于提升语言模型性能至关重要,在音乐生成领域同样如此。MusiCoT 采用了双温度采样方法,即为语义 LM 配置了两组采样温度,一组用于采样展平 CLAP RVQ token,另一组用于采样音频 token。双温度采样的有效性得到了实验验证。
虽然是GEMM对Batch GEMV，但FLOPs大增n_h倍（一般d=n_h乘d_h），访存量也没有优势。“吸收”W_...
在 MusiCoT 中,来自三个领域的 token,即文本 token、展平 CLAP RVQ token 和音频 token,被集成到了一个 LM 中。这引发了一个重要的采样策略问题:应该对后两种模型预测的 token 使用相同的采样方法还是采用不同的采样策略? 昆仑万维提出了两种新颖的 MusiCoT 采样配置。一个是双温度采样,选择温度值作为采样超...