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基于模型内部的答案归属为可信检索增强生成
通过模型内部为 RAG 应用进行忠实答案归因的 MIRAGE 方法能够有效确保模型答案的可验证性，并具有与自引相媲美的引用质量和效率，同时还可以更精细地控制归因参数。
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17 days ago
张量程序的多级超优化器
Mirage 是首个多级超优化程序，通过引入一种称为 μGraphs 的统一表示方法，在 GPU 计算层次结构的内核、线程块和线程级别上对张量程序进行优化，包括代数转换、调度转换和生成新的自定义内核的新颖优化技术。通过抽象的剪枝技术和概率等
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2 months ago
基于交叉注意力引导的多视角无监督图像生成
利用预训练的无监督自监督视觉变换器（DINOv2）对单类别数据集进行聚类，从而识别物体姿势，并带有训练在姿势标签上的姿势条件扩散模型，同时在推断时利用跨帧注意力以确保视角的一致性，进一步通过强化注意力指导提高，从而在实际图像上实现了优越于先
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7 months ago
光子学加速深度神经网络训练：基于残余数系统的设计
Mirage 是一种基于残留数系统（RNS）的光子深度神经网络（DNN）训练加速器，通过将 RNS 和光子学相结合，提供高能效、高精度且能够成功训练与 FP32 训练相媲美的 DNNs，相比系统阵列，平均可实现超过 23.8 倍的更快训练速
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7 months ago
Mirage：模型无关的图形蒸馏方法用于图形分类
Mirage 是一种用于图分类的无监督和架构无关的蒸馏算法，通过压缩计算数据本身，而不是在原始训练集上模拟梯度流，来提高泛化准确性、数据压缩和蒸馏效率。
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9 months ago
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