Link:https://icmlcn2024.ieee-icmlcn.org/ WhenMay 5, 2024 - May 8, 2024 WhereStockholm, Sweden Submission DeadlineSep 15, 2023 Notification DueDec 15, 2023 Final Version DueJan 15, 2024 Call For Papers [Empty] Related Resources
通俗的讲,如果这项工作未来能落地到大模型里面,那么大模型tokens生成速度翻倍式提升的一天就不远了。 这篇论文已经被今年的机器学习顶会ICML 2024录用,拿到了7分的高分,而且还开源了。 据透露,今年ICML 2024录用的paper平均得分在4.25-6.33之间 笔者扒了下,发现这个工作的背后是一家颇具影响力的国内公司——彩云科...
2024年7月21日 – 2024年7月27日 Microsoft at ICML 2024Central European Summer Time (UTC +2)地点: Vienna, Austria 概述 Booth schedule 会话 论文与出版物 招聘岗位 微软研究院博客 招聘岗位 Principal Researcher – Artificial Specialized Intelligence, Microsoft Research 2025年1月31日 We are ...
2024年7月21日 – 2024年7月27日 Microsoft at ICML 2024Central European Summer Time (UTC +2)地点: Vienna, Austria 概述 Booth schedule 会话 论文与出版物 招聘岗位 微软研究院博客 招聘岗位 Principal Researcher – Artificial Specialized Intelligence, Microsoft Research 2025年1月31日 We are ...
与经典神经网络方法相比,该方法在理论上具有指数级强的信号表征能力。实验结果也证实了 QIREN 的确表现出超越信号表示任务上 SOTA 模型的优异性能,在参数量更少的情况下,拟合误差最多减少 35%。图 1 中展示了本文的核心思想和主要结论。相关论文已经被机器学习领域最权威的会议之一 ICML 2024 接收。
[ICML 2024 Oral] Official repository of the SparseTSF paper: "SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters". This work is developed by the Lab of Professor Weiwei Lin (linww@scut.edu.cn), South China University of Technology; Pengcheng Laboratory. Resources Readme...
[ICML 2024 Oral] Official repository of the SparseTSF paper: "SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters". This work is developed by the Lab of Professor Weiwei Lin (linww@scut.edu.cn), South China University of Technology;
2024年7月21日–2024年7月27日 Microsoft at ICML 2024 Central European Summer Time (UTC +2) 地点:Vienna, Austria Microsoft is proud to be a sponsor ofThe International Conference on Machine Learning (ICML)(opens in new tab), a premier gathering of professionals dedicated to the advancement of...
2024年7月21日 – 2024年7月27日 Microsoft at ICML 2024Central European Summer Time (UTC +2)地点: Vienna, Austria 概述 Booth schedule 会话 论文与出版物 招聘岗位 微软研究院博客 Microsoft booth schedule Stop by our booth to chat with our experts, see demos of our latest research and find ...
最近,来自北京大学王选计算机研究所的 VDIG 研究团队与其合作者公布了最新研究成果 GALA3D。针对多物体复杂 3D 场景生成,该工作提出了 LLM 引导的复杂三维场景可控生成框架 GALA3D,能够生成高质量、高一致性、具有多物体和复杂交互关系的 3D 场景,支持对话式交互的可控编辑,论文已被 ICML 2024 录用。