ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Continual Learning through Control Minimization

通过控制最小化实现持续学习

Sander de Haan, Yassine Taoudi-Benchekroun, Pau Vilimelis Aceituno, Benjamin F. Grewe

机构 * Institute of Neuroinformatics, University of Zurich（神经信息研究所，苏黎世大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

AI总结 通过控制最小化实现持续学习，利用持续自然梯度隐含编码先前任务曲率，无需显式存储曲率，提升任务区分性能。

Phaedra: Learning High-Fidelity Discrete Tokenization for the Physical Science

Phaedra: 学习高保真离散标记化以用于物理科学

Levi Lingsch, Georgios Kissas, Johannes Jakubik, Siddhartha Mishra

机构 * ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； Seminar for Applied Mathematics, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院应用数学系） ； Swiss Data Science Center, ETH Zurich（瑞士数据科学中心，苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 Phaedra通过结合经典形状增益量化和正交分解，改进了科学图像的高保真离散标记化，提升PDE数据的重建和泛化能力。

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