图像生成

Variationally correct operator learning: Reduced basis neural operator with a posteriori error estimation

变分正确的算子学习：带有后验误差估计的降阶神经算子

Yuan Qiu, Wolfgang Dahmen, Peng Chen

机构 * School of Computational Science and Engineering（计算科学与工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Department of Mathematics（数学系） ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种变分正确的降阶神经算子，通过FOSLS目标函数和后验误差估计提升PDE兼容性，实现高效准确的算子学习。

SA-DiffuSeq: Addressing Computational and Scalability Challenges in Long-Document Generation with Sparse Attention

SA-DiffuSeq：通过稀疏注意力解决长文档生成中的计算和可扩展性挑战

Alexandros Christoforos, Chadbourne Davis

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 SA-DiffuSeq通过稀疏注意力机制提升长文档生成的效率和可扩展性，有效降低计算成本并增强生成质量。

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