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DistilWhisper: 通过语言专家高效蒸馏多任务语音模型
DistilWhisper 是一个轻量级模块化的 ASR 框架，通过语言专家和知识蒸馏的方式提高了 Whisper 的性能，同时保留了多任务和多语言预训练模型的鲁棒性，在目标语言中提高了 ASR 性能而仅引入了可忽略的参数开销。
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8 months ago
SLM：填补语音与文本基础模型之间的差距
我们提出了一种联合语音与语言模型（SLM），它是一种多任务、多语种、双模态的模型，充分利用了预训练的语音和语言基础模型。SLM 通过将预训练的基础模型冻结，最大限度地保留它们的能力，并只训练一个只包含 1％（156M）基础模型参数的简单适配
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9 months ago
探究机器人设计对学习和神经控制的影响
通过设计机器人体形，可以在多任务场景下克服神经控制器所遇到的许多问题，从而实现设计更通用、需要更少计算力的机器人。
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a year ago
MM
（多任务）梯度提升树的可扩展特征选择
本文提出了一种可伸缩的基于前向特征选择的梯度提升决策树方法，通过一种新颖的群体测试过程，在高维度下工作良好，并具有较好的理论性能和计算保证，可用于搜索和推荐中的排名和相关模型的构建。同时，该方法扩展到多任务设置，允许从多个任务中选择通用特征
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3 years ago
CVPR
M3P：通过多任务、多语言、多模态的预训练学习通用表示
M3P 是一个多任务多语言多模态预训练模型，通过多任务预训练将多语言预训练和多模态预训练结合到一个统一的框架中。该模型的目标是学习通用表示法，可以将出现在不同模态或不同语言中的对象映射到一个公共的语义空间。此外，该论文还提出了 Multim
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4 years ago
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