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data scaling
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跨领域图数据缩放：扩散模型案例展示
我们提出了 UniAug，这是一个建立在扩散模型之上的通用图结构增强器，通过预训练的扩散模型进行结构增强，在不同领域的图上实现了性能的持续改进，并在图数据扩展领域展示了首次示范。
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a month ago
MiniCPM: 小型语言模型的潜力与可伸缩的训练策略揭示
通过开展大量模型和数据维度的可扩展研究，我们引入了 MiniCPM，这是一种高效资源的替代模型，旨在探索小型语言模型在未来大型语言模型研究中的潜力，并通过模型收敛和数据适应来优化比例关系。
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3 months ago
图上的神经标度法则
通过研究深度图模型的扩展性，本文从模型和数据两个角度揭示了神经扩展定律，并提出了针对图数据的模型和数据扩展定律，为构建大规模图模型提供了重要见解。
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5 months ago
通过跨数据集迁移学习增强 EEG 信号通路中的病理检测
基于脑电图信号和解码脑活动的病理诊断在理解神经系统疾病方面具有巨大重要性；随着人工智能方法和机器学习技术的发展，准确的数据驱动诊断和有效的治疗潜力显著增长。然而，将机器学习算法应用于现实世界的数据集在多个层面上都面临各种挑战；特别是在低范围
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9 months ago
ICLR
kNN Prompting: 无需校准的最近邻推理，超越上下文学习
本文提出 $k$NN Prompting 作为在上下文学习中的一种简单有效的解决方案，该方法可以解决由于上下文长度限制导致的训练数据规模不可扩展的问题，并且不需要校准参数，可以有效地缩放数据。
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a year ago
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