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ICLR
混合 LLM：成本高效且质量感知的查询路由
本研究提出一种混合推理方法，结合大型语言模型和小型模型的优势，通过路由器根据预测的查询难度和期望的质量水平将查询分配给相应的模型，以在成本节约和保持质量之间进行动态调整，实验结果表明能够减少高质量模型的调用次数达到 40%，且不影响响应质量
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2 months ago
学习大脑区域之间的高阶关系
从功能性磁共振成像（fMRI）信号中发现可靠且信息丰富的脑区之间的相互作用对认知的神经科学预测至关重要。然而，大多数现有方法无法准确地表征这些相互作用，因为它们仅关注成对连接并忽视脑区的高阶关系。为了解决这个问题，该研究提出了一种名为 Hy
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7 months ago
走向混合优化视频编码
提出用混合的离散和连续优化方法来解决视频编码问题，并设计了一个混合优化视频编码框架，实验结果表明相比于单纯连续或者离散优化方法，该方法具有更好的表现。
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2 years ago
AAAI
EHSOD：基于 CAM 的端到端混合监督物体检测及级联细化
本论文旨在通过开发 EHSOD 来训练高质量的检测器，其结合全注释和图像级别标签的有限数据，利用 CAMRPN 模块，和混合监督级联模块的帮助来改进与较弱的标注数据相关的定位和分类问题。
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4 years ago
利用人脑活动指导机器学习
在本文中，我们介绍了一种新的 “神经权重” 的机器学习方法，该方法将人类大脑活动的 fMRI 测量数据注入到对象识别学习算法的训练过程中，以使其更加符合人类大脑。我们证明了这种方法的有效性，指出了一种新的混合机器学习算法的路径，该算法既从神
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7 years ago
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