ICML (ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ಕುರಿತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮ್ಮೇಳನ). ಕಲಿಕೆ, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಮ್ಮೇಳನ) ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ನಿರ್ದೇಶನ. 2026, ICML 23918 ಜಾಗತಿಕ ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದೆ, ಅಂತಿಮ 6352 ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸ್ವೀಕಾರ ದರವು ಸುಮಾರು 26.6% ಆಗಿದೆ.
MemoCR: 版面手机电视在线设计的剧情主要讲述了:
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸೀಮಿತ ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಧಾರಾವಾಹಿಯಾಗಿ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಟೋಕನ್-ಮಟ್ಟದ ವಹಿವಾಟು ಏಕರೂಪವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದದೊಂದಿಗೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು MemoCR ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಒಂದು ರೀತಿಯ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡ್ ಮೆಮೊರಿ ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಬಾಡಿ, ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮೂಲಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಾಂದ್ರತೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳದ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಬಿಗಿಯಾದ ಬಜೆಟ್ನಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅವಧಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ScaleEnv: 从零电影 ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಸರ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹವನ್ನು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಾವು ScaleEnv ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಎಲ್ಲಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ScaleEnv ಪ್ರೊಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಪರಿಸರದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯದ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಇದು ಬಹು-ಸುತ್ತಿನ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲು ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
V_0: ಆರಂಭಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯದ ಮಾದರಿ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿನ ಮೌಲ್ಯ ಮಾದರಿಯು ಸಂಯೋಜಕ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ: ಅವುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕು. ಕಾಣದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಲಿಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮರುವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು V_0, ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. GRPO ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ V_0 ಕಪಲ್ಡ್ ಮೌಲ್ಯದ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಬಜೆಟ್ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ-ವೆಚ್ಚದ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ.
学习 电影电影使语语电影可以下载推理者
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನೂ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪೀಳಿಗೆಯ ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪೀಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
AgentNoiseBench: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹದಲ್ಲಿ ಶಬ್ದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ 鲁棒性 ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ವಿಮರ್ಶೆ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹವು ನಿಜವಾದ ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ನಿಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ, ಅಪೂರ್ಣ ಬಳಕೆದಾರ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಟೂಲ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹವನ್ನು ಕೆತ್ತಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹದ ಮಾನದಂಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಾವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ Agen tNoiseBench ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಶಬ್ದದ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ. ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಶಬ್ದದ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ: ಬಳಕೆದಾರರ ಬದಿಯ ಕಮಾಂಡ್ ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಟೂಲ್-ಸೈಡ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಶಬ್ದ, ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಶಬ್ದ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಬಹು ಆಯಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. 25 ಪರಿಕರ-ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಮೂಲಕ, ಟೂಲ್-ಸೈಡ್ ಶಬ್ದವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರ-ಬದಿಯ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ.
AJ-ಬೆಂಚ್: 电影电影上海南了电影的下载体运动电影电影
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಕಲಿಕೆಯ ನಿರಂತರ ಬಲವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ದೇಹಗಳ ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ，但ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಕಿರಿದಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಕಷ್ಟ. ಏಜೆಂಟ್-ಆಸ್-ಎ-ಜುಡ್ಜ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಸಂವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, 但ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ——, 155 ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು 516 ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಸ್ವಾಧೀನ, ಸ್ಥಿತಿ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ತೀರ್ಪಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಾನದಂಡವು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದೆ. LLM-ಆಸ್-ಎ-ಜಡ್ಜ್ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಇರುವ ಗಮನಾರ್ಹ ಮುಕ್ತ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
LUVE: ಡ್ಯುಯಲ್ ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ನ ಡೈವ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಕ್ಲಾಸ್ 联超ಹೈ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಕನೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಶಕ್ತಿಯ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಈ ಕಾಗದವು ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ರೀಕ್ವೆನ್ಸಿ ತಜ್ಞರ ಡೈವಿಂಗ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ LU VE ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ನವೀನ ಚೌಕಟ್ಟು ಮೂರು-ಹಂತದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೂಲಕ, ಇದು ಚಲನೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ; UVE ತನ್ನ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ.
ಅನಂತ-ಜಗತ್ತು: 无位姿 ಶ್ರೇಣೀಕರಣ 化 ಮೆಮೊರಿಯ ಮೂಲಕ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಯು 1000 ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ:ಇನ್ಫೈನೈಟ್-ವರ್ಲ್ಡ್ ನೈಜ ದೃಶ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, 1000+ ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಪೀಳಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ದೃಶ್ಯ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು. ಕಾಗದವು ಮೂರು ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ: ನೋ-ಲೊಕೇಶನ್ ಲೇಯರ್-ಲೆವೆಲ್ ಮೆಮೊರಿ ಸಂಕೋಚಕದ ಬಳಕೆ, ಮೆಮೊರಿ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಇತಿಹಾಸ ಸಂಕೋಚನ, ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಶಬ್ದ ಪಥಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಚಲನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸಂವೇದನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ; ಹೆಚ್ಚಿನ ರಿಟರ್ನ್ ಡೇಟಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಲಕ ಲೂಪ್ ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಮರು-ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಇದು ನೈಜ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ವಿಶ್ವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈಲ್ಡ್ ಆಕ್ಟರ್: 无最天天生最作电视电视
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಈ ಪಠ್ಯವು ವೈಲ್ಡ್ ಆಕ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದೆ, ಗುರುತಿನ ಧಾರಣದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟು, ಇದು ನೋಟದ ಕೋನವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಇಡೀ ದೇಹದ ಏಕರೂಪತೆಯಿಲ್ಲದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 圶弪影。圶机面在名作了含1.6M ವೀಡಿಯೊ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮ್ಮಿತೀಯವಲ್ಲದ ಗುರುತಿನ ಧಾರಣವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಮ್ಮಿತೀಯವಲ್ಲದ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು 俼留 ಗಮನ在式制空旺ಟೋಕನ್, ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋನದ ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ 蒙特卡洛 ಮಾದರಿಯು 鲁棒 ನ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೋನ ಸ್ಥಿತಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ, ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಭೌತಿಕ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಭೌತಿಕ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ.
SAFT: 设计大语语电视的调自自车微计设计
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮೈಕ್ರೋ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಾಸ್-ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಇದು ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ನಯವಾದ ಬೆಳಕಿನ ಅಂದಾಜಿನ ನಿಖರತೆಯ ದರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ-ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭ, ಮತ್ತು ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭ. DFT ನಯವಾದ ನಯವಾದ ಅಂದಾಜು ಕಾರ್ಯದ ನಿಖರತೆಯ ದರದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ, ತರಬೇತಿಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ, ಇದು ಕಲಿಕೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಕಲಿಯಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಕಲಿಕೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, DFT ಯೊಂದಿಗೆ ದಕ್ಷತೆಯ ರಚನೆ—鲁棒性交线端点，而ನೈಜ ಡೇಟಾ合开全哪种报中其未矅其未点SNR。 ದಕ್ಷತೆಯ ರಚನೆಯನ್ನು ನಾವು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ SNR. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ, ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚಿನ SNR ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ, ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ SNR 今是名和电值Har-SAFT。 ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಜಿಯೋ-SAFT, DFT ನ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಶನ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ低置信梯度发散的linear支值，ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಯಂ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಜ್ಯಾಮಿತಿ/ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮೂಲಕ SAFT ವಿವಿಧ ಶಬ್ದದ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು 䲁散得暴䲚暴暴暴散得暴暴散得暴三
ಟ್ರಿಪ್-ಬ್ಯಾನ್: ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಟಿವ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯಈ ಕಾಗದವು TRIP-ಬೆಂಚ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣ ಯೋಜನೆ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, 18 ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು 40 ರೀತಿಯ ಪ್ರಯಾಣದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಸುತ್ತಿನ ಸಂಭಾಷಣೆ, ಕರೆ ಉಪಕರಣಗಳು, ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಜಾಗತಿಕ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕರ್ ಸಂದರ್ಭ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯು ಮಾನದಂಡದ ಪ್ರಕಾರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
InfVSR: 电影电影性性性的流式电视电影足电视电视
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಈ ಲೇಖನವು ಇನ್ಎಫ್ವಿಎಸ್ಆರ್, ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರತೆ-ಚಾಲಿತ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ದಕ್ಷತೆ, ದೊಡ್ಡ ಶೇಖರಣಾ ಸಮಯ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ವೀಡಿಯೊ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಂಜಸ ಸಮಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಮೃದುತ್ವವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು KV ಸಂಗ್ರಹ; ಜಾಗತಿಕ ಭಾಷಾ ಆಂಕರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಚುಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಸಂಚಿತ ದೋಷ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜಂಟಿ ದೃಶ್ಯ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ತರಬೇತಿ ಹಂತವು ವಿಭಜಿತ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಬ್ಲಾಕ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಮ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಡಬಲ್-ಕಂಟ್ರೈನ್ ಟೈಮಿಂಗ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಏಕ-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. InfVSR ಬಹು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ SOTA ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಸಮಯದ ಸ್ಥಿರತೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ವೇಗವು 58 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
ಡ್ರೈವ್: ಮಿಶ್ರ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ಹುಡುಕಾಟ, ಮೌಲ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ತಂತ್ರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ
ಪೇಪರ್ಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ（ಪಿಡಿಎಫ್
ಪ್ರಬಂಧದ ಪರಿಚಯ: ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸ್ಪರ್ಧೆಯ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಪರಿವರ್ತಕ (DT) ಗಾಗಿ, ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು (“ಸಮಾನ ಕ್ರಿಯೆ” ಬಲೆಗಳು, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ 幻觉, ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕೊರತೆ), “ಪೀಳಿಗೆ-ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ” ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಮುಂದಿಡಲು: 1) ನಿರ್ಣಾಯಕ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ, ಬಹು-ಮಾದರಿಯ ಕುಸಿತದ ತಂತ್ರ; 2) ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ದೃಶ್ಯ ಸ್ಮರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರೈಸೇಶನ್ ಮಾದರಿ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ; 3) IQL ಮೂಲಕ ಕ್ರಿಟಿಸಿಸಮ್ ರಚಿತವಾದ ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
