我们提出了SplatFormer,这是一种新颖的基于学习的前馈3D神经模块,用于对高斯溅射(splat)进行操作,从而能够从分布外(Out-Of-Distribution,OOD)视角实现稳健的新视角合成。如图2所示,当测试视角与输入视角偏差较大时,我们的方法仍能保持较高的视觉质量。SplatFormer通过可学习参数θ进行参数化,通过捕捉空间关系并对溅射之...
如图1所示,不同token在相邻两步间进行特征缓存引入的误差值的差异高达几十上百倍; 图2说明不同token上引入同样大小的误差,这最初幅度相同的误差在模型推理过程经过积累和传播,对模型的输出的影响差异也极大。因此,有必要考虑token级别的特征缓存-复用策略,使得模型的计算更集中在关键被需要的token上。 方法 计算流程 ...
重要性得分计算在使用ToCa的时间步上,对于每一层:先计算各个token的重要性得分,将最低的部分token 标记为cache状态(例如图示中ID为1和3的token),不传入网络层进行计算。 部分计算对于被传入的token(2,4,5),执行正常的计算,得到它们的输出。 Cache更新从cache中调出存储的 token 1,3的输出,并将计算得到的新的t...
GRPO) 五道口纳什 1733 2 ICLR'25|不用匹配词表,也能融合大模型?WRPO揭秘隐式模型融合! AITIME论道 982 0 [LLM+RL] 合成数据与model collapse,nature 正刊封面 五道口纳什 4720 1 ICLR'25 Spotlight|统一匹配框架:少样本场景下的分子性质预测任务新解 AITIME论道 955 0 ...
图2: CycleResearcher 训练框架图 创新点详细解读: 1. 高质量数据集与模型规模化:为训练 CycleResearcher,研究团队专门构建了包含近 1.5 万篇高质量学术论文的数据集(Research-14K),数据来源覆盖了 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、CVPR 和 ICCV 等顶级会议。提供了多个不同规模的模型(12B、72B、123B),满足不同...
图2: CycleResearcher 训练框架图 创新点详细解读: 1. 高质量数据集与模型规模化:为训练 CycleResearcher,研究团队专门构建了包含近 1.5 万篇高质量学术论文的数据集(Research-14K),数据来源覆盖了 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、CVPR 和 ICCV 等顶级会议。提供了多个不同规模的模型(12B、72B、123B),满足不同...
图2: CycleResearcher 训练框架图 创新点详细解读: 1. 高质量数据集与模型规模化:为训练 CycleResearcher,研究团队专门构建了包含近 1.5 万篇高质量学术论文的数据集(Research-14K),数据来源覆盖了 ICLR、NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP、CVPR 和 ICCV 等顶级会议。提供了多个不同规模的模型(12B、72B、123B),满足不同...
最近,正处于评议阶段的 ICLR 2025 论文真是看点连连,比如前些天爆出的 ICLR 低分论文作者硬刚审稿人的事件以及今天我们要介绍的这个通过 rebuttal(反驳)硬是将自己的平均分拉高 2 分,直接晋升第 9 名的论文。 ICLR 2025 论文评分分布图,图源:https://papercopilot.com/statistics/iclr-statistics/iclr-2025-stat...
国内学者获2篇杰出论文提名 编辑:好困 乔杨 【新智元导读】5月7日-11日,ICLR 2024会议在维也纳召开,不仅公布了杰出论文以及荣誉提名等奖项,而且颁发了2013年成立以来首个「时间检验奖」。 当地时间5月7日,ICLR 2024颁发了自大会举办以来的首个「时间检验奖」!
Cache更新从cache中调出存储的 token 1,3的输出,并将计算得到的新的token 2,4,5输出更到cache中。 通常这样的一个循环长度为2~4个时间步,即1步充分计算后续搭配1至3个ToCa step。此外,ToCa还基于不同层的重要性,设计了随着层深度上升而衰减的计算比例,详情请参考论文。