One Pass Streaming Algorithm for Super Long Token Attention Approximation in Sublinear Space
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted at the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-24)
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Presented at Neural Conversational AI @ ICML 2023 and Associative Memory & Hopfield Networks @ NeurIPS 2023
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments work in progress
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 12 pages, 4 figures
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Accepted to the Findings of EMNLP 2023
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments NeurIPS 2023
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments NeurIPS 2023
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 18 pages, 11 figures. Code and data at https://memit.baulab.info
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Our code is publicly available on GitHub (https://github.com/nyuolab/EfficientTransformer)
Journal ref Association for Computational Linguistics - Student Research Workshop, 2023, pages 104-108
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 长上下文与记忆 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments 10 pages, 4 figures, 5 tables. Published in neuroinformatics 2022
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments Equal contribution from Sap and Jafarpour; in review; version 2
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments NAACL 2022 (Findings)
专题命中 长上下文与记忆 :language model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Camera-Ready version in NeurIPS 2021. 2 figures, 9 tables
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG
Comments Accepted as an invited paper to the Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers 2020. Figures are slightly updated in Aug. 2021
机构 * Laboratory for Emerging Intelligence(新兴智能实验室) ; University of California, San Diego(加州大学圣地亚哥分校)
专题命中 长上下文与记忆 :language model(abstract,comments);large language model(abstract);分类 cs.CL
Comments Published at Conference on Language Modeling (COLM), 2025
机构 * Stefanini(斯蒂法尼)
专题命中 长上下文与记忆 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI;LLM(comments)
Comments Style reviewed by a LLM for improving clarity and English syntax
用于跨模态3D脑肿瘤分割的协同模态与切片记忆框架
机构 * Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University, Japan(信息、生产与系统研究生院,早稻田大学,日本) ; School of Computer Science, University of Lincoln, UK(林肯大学计算机科学学院,英国) ; University of Nottingham, UK(诺丁汉大学,英国) ; University of Nottingham Ningbo China, China(宁波诺丁汉大学,中国) ; College of Electrical Engineering and Information, Northeast Agricultural University, Harbin, China(电气工程与信息学院,东北农业大学,中国) ; College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China(计算机科学学院,四川大学,中国) ; Yale University, New Haven, CT 06510, USA(耶鲁大学,美国) ; School of Engineering and Physical Science, University of Lincoln, Lincoln LN6 7TS, UK(工程与物理科学学院,林肯大学,英国)
专题命中 长上下文与记忆 :prompting(title)
AI总结 针对现有跨模态3D脑肿瘤分割方法忽略跨模态相关性、依赖特定类别提示的问题,提出MSM-Seg框架,通过MSMA、MCP-Encoder和MF-Decoder实现精准分割,性能优于现有方法。
Comments Accepted by TMM
RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用
机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University(深圳国际研究生院,清华大学) ; YXGN Robotics(YXGN机器人) ; China University of Mining and Technology(中国矿业大学) ; Shenzhen Technology University(深圳技术大学) ; Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) ; Xiamen University(厦门大学)
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title)
AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆,解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题,提升长期任务表现。
Comments Accepted by ECCV 2026
通过fMRI基础模型进行全脑分析解码视觉体验并映射语义
机构 * Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University(精神病学与行为科学系,斯坦福大学) ; Department of Computer Science, Stanford University(计算机科学系,斯坦福大学) ; Department of Neurobiology, University of Chicago(神经生物学系,芝加哥大学) ; Google DeepMind(谷歌DeepMind)
专题命中 长上下文与记忆 :foundation model(title)
AI总结 本文提出基于fMRI基础模型的全脑分析方法,通过解码视觉体验提升对视觉处理的理解,实现超越传统视觉皮层的解码能力。
用于场景一致的摄像机可控视频生成的3D场景提示
机构 * KAIST AI(韩国科学技术院人工智能研究所) ; Sony AI(索尼人工智能研究所) ; ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) ; Sony Group Corporation(索尼集团)
专题命中 长上下文与记忆 :prompting(title)
AI总结 3DScenePrompt通过双时空条件化和3D场景记忆实现场景一致且可控的视频生成,提升生成质量与摄像机控制精度。
Comments Project page : https://cvlab-kaist.github.io/3DScenePrompt/
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title)
专题命中 长上下文与记忆 :language model(title)
Comments 4 pages, 1 figure, 5 tables, ICASSP 2019, A notice added to the previous version
专题命中 长上下文与记忆 :LLM(title)