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扩散模型奖励微调新突破:Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得

扩散模型奖励微调新突破:Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得

扩散模型奖励微调新突破:Nabla-GFlowNet让多样性与效率兼得

本文作者刘圳是香港中文大学(深圳)数据科学学院的助理教授,肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生,刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员,Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学和加拿大 Mila 研究所的教授,张鼎怀是微软研究院的研究员。此论文已收录于 ICLR 2025。

来自主题: AI技术研报
6829 点击    2025-04-13 15:49
芯片设计效率提升2.5倍,中科大华为诺亚联合,用GNN+蒙特卡洛树搜索优化电路设计 | ICLR2025

芯片设计效率提升2.5倍,中科大华为诺亚联合,用GNN+蒙特卡洛树搜索优化电路设计 | ICLR2025

芯片设计效率提升2.5倍,中科大华为诺亚联合,用GNN+蒙特卡洛树搜索优化电路设计 | ICLR2025

芯片设计是现代科技的核心,逻辑优化(Logic Optimization, LO)作为芯片设计流程中的关键环节,其效率直接影响着芯片设计的整体性能。

来自主题: AI技术研报
2871 点击    2025-04-10 11:03
ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

ICLR 2025 Oral | IDEA联合清华北大提出ChartMoE:探究下游任务中多样化对齐MoE的表征和知识

最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学(广州)联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解,本届大会共收到 11672 篇论文,被选中做 Oral Presentation(口头报告)的比例约为 1.8%

来自主题: AI技术研报
3842 点击    2025-04-01 15:27